Matematisk statistikk

MAT12 Matematisk statistikk

  • Innhold

    Innhold

    - Stokastiske variable, sannsynlighetsfordelinger: en- og flerdimensjonale

    - Transformasjoner av variable og konvolusjon; momenter

    - Spesielle fordelinger: Normal, eksponensiell, Gamma, Beta, t, F og kjikvadrat.

    - Konvergenstyper: i sannsynlighet, i fordeling; Store talls lov og normaltilnærming

    - Estimering: Maximum likelihood prinsippet, konsistens og effisiens

    - Hypotesetesting: Likelihood ratio prinsippet

    - Bayesianske metoder

    In English:

    - Stochastic variables, probability distributions: univariate and multivariate

    - Transformations of variables, convolutions; moments
    Special distributions: Normal, exponential, Gamma, Beta, t, F and chi-square

    - Modes of convergence: in probability, in distribution; Law of large numbers and normal approximation.

    - Estimation: The maximum likelihood principle, consistency and efficiency

    - Hypothesis testing: The likelihood ratio principle

    - Bayesian methods

  • Læringsutbytte

    Læringsutbytte

    I kurset utvikles statistisk teori og prinsipper for statistisk inferens.

    Etter å ha fullført kurset skal en student:

    • Ha et solid grunnlag for stokastisk modellering i økonomi og for dataanalyse knyttet til slike modeller, dvs. økonometri
    • Ha innsyn i teorigrunnlaget for de statistiske metoder som studentene møter i de obligatoriske kurs i statistikk
    • Bli forberedt til en raskere progresjon i metode i et senere Masterstudium

    Learning Outcomes

    In this course statistic theory and principles for statistical inference are developed.

    After completion of the course a student will:

    • Have a solid foundation for stochastic modeling in economics and for data analysis connected to such models, i.e., econometrics
    • Have insight into the theoretical foundation for the statistical methods which students meet in the compulsory courses in statistics
    • Be prepared for a swifter progression in a later Master program

  • Undervisningsopplegg

    Undervisningsopplegg

    Kurset gis i høstsemesteret og har en ramme på 7.5 studiepoeng. Undervisningen gis i form av forelesninger i plenum, antatt ramme 36+9=45 fordelt på teori og oppgaveregning. Kurset omfatter to innleveringer, hvorav en er obligatorisk og må være godkjent før eksamen.

  • Krav til forkunnskaper

    Krav til forkunnskaper

    MET040/MET2 - Statistikk for økonomer (absolutt); MAT015 - Matematisk analyse og differensiallikninger (anbefalt)

  • Overlapping med andre emner

    Overlapping med andre emner

    Tilsvarer MAT013

  • Krav til kursgodkjenning

    Krav til kursgodkjenning

    En obligatorisk innleveringsoppgave må være godkjent før eksamen

  • Vurderingsform

    Vurderingsform

    5-timers skriftlig eksamen

  • Karakterskala

    Karakterskala

    Karakterskala A - F

  • Dataverktøy

    Dataverktøy

    Ingen

  • Undervisningssemester

    Undervisningssemester

    Høst.

  • Litteratur

    Litteratur

    (HT) Hogg and Tanis: Probability and statistical inference 8ed, Prentice Hall, 2010 (7ed er også mulig å bruke)

Oppsummering

Studiepoeng
7.5
Undervisningsspråk
Norsk
Semester
Høst

Kursansvarlig

Jonas Andersson, Institutt for foretaksøkonomi.