STK-IN1050 – Statistikk for informatikere
Beskrivelse av emnet
Timeplan, pensum og eksamensdato
Kort om emnet
Emnet skal gi solid forst?else av grunnleggende konsept innen sannsynlighetsteori, statistikk og prediksjon ved ? bygge en intuitiv kobling mellom disse teoretiske konseptene og variabler og utregninger i programkode. Emnet etablerer en konkret forst?else av konsept som sannsynlighetsfordelinger, estimatorer, hypotesetesting og regresjon. Emnet s?ker ? bygge fundamental konseptforst?else og utvikle generiske l?sningsstrategier som gjennom teknikker som simulering gj?r det mulig ? forst? og finne tiln?rmende l?sninger til et bredt spenn av problemstillinger.
Hva l?rer du?
Etter ? ha fullf?rt emnet vil du:
Kjenne til de grunnleggende begrepene tilfeldig variabel, utfall, hendelse, sannsynlighet, sannsynlighetsfordeling.
Kunne utforske datasett gjennom plotting og utregning av enkle deskriptive statistikker som gjennomsnitt, standardavvik, kvantiler o.l.
Vite at mange tilfeldige prosesser resulterer i sannsynlighetsfordelinger som kan beskrives med et enkelt matematiske uttrykk (parametriske fordelinger). Kjenne egenskapene til binomisk fordeling og normalfordeling, samt vite at det finnes mange tilsvarende eksempler p? parametriske fordelinger av bred nytte.
Kjenne de grunnleggende begrepene rundt statistisk hypotesetesting - som null-hypotese, null-modell, test-statistikk, null-fordeling, terskelverdi og kunne koble disse begrepene til kode som beregner en p-verdi gjennom simulering fra en null-modell.
Kjenne til begrepet regresjon og de vanligste formuleringene rundt det, som line?r regresjon, polynomiell regresjon og logistisk regresjon. Kunne estimere koeffisientene til en regresjonsmodell og vurdere hvor godt modellen passer til dataene.
Kjenne grunnleggende konsept innen prediksjon og evaluering av prediksjonsmodeller, som kryssvalidering.
Kunne koble de statistiske begrepene til kode som simulerer tilfeldige prosesser og gjennom simulering kunne approksimere sannsynligheter, forventningsverdier, standardavvik og lignende for en beskrevet problemstilling av variert karakter.
Beherske grunnleggende konstruksjoner og biblioteker i Python for praktisk data-analyse.
Opptak til emnet
Studenter ved UiO s?ker plass p? undervisning og melder seg til eksamen i Studentweb.
Spesielle opptakskrav
I tillegg til?generell studiekompetanse?eller?realkompetanse?m? du dekke spesielle opptakskrav:
- Matematikk R1 (eller Matematikk S1 og S2)
De spesielle opptakskravene kan ogs? dekkes med fag fra videreg?ende oppl?ring f?r Kunnskapsl?ftet, eller p? andre m?ter. Les mer om?spesielle opptakskrav.
Anbefalte forkunnskaper
- MAT1080 – Matematisk grunnlag for maskinl?ring og IN1000 – Introduksjon til objektorientert programmering
Overlappende emner
- 5 studiepoeng overlapp med STK1000 – Innf?ring i anvendt statistikk.
- 5 studiepoeng overlapp med STK1100 – Sannsynlighetsregning og statistisk modellering.
- 5 studiepoeng overlapp med STK-FYS1110 – Sannsynlighetsregning, modellering og dataanalyse for de fysiske fagene.
Undervisning
4 timer forelesning og 2 timer gruppeundervisning hver uke hele semesteret.
Tilbudet i antall grupper kan justeres underveis i semesteret, avhengig av oppm?tet.
Eksamen
Skriftlig digital eksamen midt i semesteret som teller 1/4 av endelig karakter.
Avsluttende skriftlig eksamen som teller 3/4 av endelig karakter.
Dette emnet har 4 obligatoriske ?velser, hvor alle m? v?re godkjent f?r avsluttende eksamen.
Hjelpemidler til eksamen
Godkjent kalkulator og formelsamling for STK-IN1050.
Eksamensspr?k
Eksamensoppgaven gis p? norsk. Du kan besvare eksamenen p? norsk, svensk, dansk eller engelsk.
Karakterskala
Emnet bruker?karakterskala fra A til F, der A er beste karakter og F er stryk. Les mer om?karakterskalaen
Adgang til ny eller utsatt eksamen
Dette emnet tilbyr b?de utsatt og ny eksamen. Les mer:
Mer om eksamen ved UiO
- Kildebruk og referanser
- Hvordan bruke KI som student
- Tilrettelegging p? eksamen
- Trekk fra eksamen
- Syk p? eksamen / utsatt eksamen
- Begrunnelse og klage
- Ta eksamen p? nytt
- Fusk/fors?k p? fusk
Andre veiledninger og ressurser finner du p? fellessiden om eksamen ved UiO.