Statistisk dataanalyse 1 (StatDat1)

Kursusindhold

  • Binomialfordelingen
  • Tosidede antalstabeller
  • Normalfordelingen
  • Statistiske grundbegreber (variation, statistisk model, estimation, test, konfidensintervaller)
  • Sammenligning af stikprøver
  • En- og tosidet variansanalyse
  • Regressionsanalyse.

Der lægges vægt på modelformulering af problemer, som ønskes belyst ved forsøg eller dataindsamling, samt på fortolkning af resultaterne. Beregninger gennemføres ved brug af det statistiske program R (også ved eksamen).

Engelsk titel

Statistical Data Analysis 1 (StatDat1)

Uddannelse

Bacheloruddannelsen i bioteknologi

Bacheloruddannelsen i husdyrvidenskab

Bacheloruddannelsen i miljø- og fødevareøkonomi

Bacheloruddannelsen i naturressourcer

Målbeskrivelse

Viden:

  • Forstå begrebet statistisk variation herunder forskellen mellem en population og en stikprøve
  • Kendskab til grundlæggende statistiske begreber (statistisk model, parameterestimation, konfidensinterval, hypotesetest, prædiktion)

 

Færdigheder:

  • Identificere forskellige datatyper og datastrukturer, og opstille tilsvarende statistiske modeller for data
  • Anvende basale statistiske principper og begreber indenfor statistik (herunder udregne middelværdier, spredninger og varianser, sandsynligheder, stikprøvestørrelser, konfidensintervaller, prædiktionsintervaller, p-værdier)
  • Anvende statistikprogrammet R til at analysere data fra videnskabelige forsøg


Kompetencer:

  • Formulere basale videnskabelige spørgsmål som statistiske hypoteser
  • Gennemføre basale statistiske analyser ved hjælp af de gennemgåede analysemetoder (for eksempel antalstabeller, én- og tosidet variansanalyse, regressionsanalyse)
  • Fortolke resultater af statistiske analyser og drage relevante konklusioner
  • Forholde sig kritisk til resultaterne af statistiske analyser, bl.a. ved at vurdere modelantagelser og begrænsninger
  • IT-mæssige kompetencer: datahåndtering og -organisering, grafik, databehandling vha. statistisk software

4 timers forelæsninger og 5 timers klasseøvelser om ugen i 7.5 uger. Ved forelæsningerne introduceres og gennemgås centrale dele af den generelle teori. Ved klasseøvelserne regnes opgaver der hovedsageligt bygger på biologisk relevante problemstillinger og indebærer analyse af data. Der lægges vægt på forståelse af problemstillingen, valg af statistisk metode og fortolkning af resultater.

Eksempel på kursuslitteratur:

Claus T. Ekstrøm, Helle Sørensen: "Introduction to Statistical Data Analysis for the Life Sciences"

"Matematik og databehandling" eller tilsvarende

Skriftlig
Mundtlig
Individuel
Løbende feedback i undervisningsforløbet

Der vil være mulighed for at aflevere et mindre antal frivillige skriftlige opgaver som instruktorerne giver individuel skriftlig feedback på.

Desuden vil der være mulighed for at få individuel mundtlig feedback på spørgsmål til instruktorerne i forbindelse med regneøvelserne. 

ECTS
7,5 ECTS
Prøveform
Skriftlig stedprøve, 4 timer med opsyn.
Hjælpemidler
Alle hjælpemidler tilladt

Brug af programmerne R og R Studio på computer.

Bedømmelsesform
7-trins skala
Censurform
Ekstern censur
Reeksamen

Som ordinær eksamen

Kriterier for bedømmelse

Den studerende skal på tilfredsstillende måde godtgøre, at vedkommende lever op til fagets målbeskrivelse.

Enkeltfag dagtimer (tompladsordning)

  • Kategori
  • Timer
  • Forelæsninger
  • 30
  • Forberedelse (anslået)
  • 112
  • Teoretiske øvelser
  • 35
  • Eksamensforberedelse
  • 25
  • Eksamen
  • 4
  • Total
  • 206

Kursusinformation

Undervisningssprog
Dansk
Kursusnummer
LMAB10069U
ECTS
7,5 ECTS
Niveau
Bachelor
Varighed

1 blok

Placering
Blok 1
Skemagruppe
C
Kapacitet
Ingen begrænsning – medmindre du tilmelder dig i eftertilmeldingsperioden (BA og KA) eller som merit- eller enkeltfagsstuderende.
Studienævn
Studienævn for Naturressourcer, Miljø og Husdyr
Udbydende institut
  • Institut for Matematiske Fag
Udbydende fakultet
  • Det Natur- og Biovidenskabelige Fakultet
Kursusansvarlige
  • Jonas Rysgaard Jensen   (3-7179714774687b6f35727c356b72)
  • Helle Sørensen   (5-716e75756e49766a7d7137747e376d74)
Gemt den 04-06-2024

Are you BA- or KA-student?

Are you bachelor- or kandidat-student, then find the course in the course catalog for students:

Courseinformation of students