[Forside] [Hovedområder] [Perioder] [Udannelser] [Alle kurser på en side]
På kurset arbejder du med grundlæggende biostatistik og basal sandsynlighedsteori. Du bliver i stand til at udføre en simpel statistisk analyse af eksperimentelle undersøgelser med målinger, der er behæftet med tilfældig variation. Desuden gennemgår du eksempler på mere komplicerede design for forsøg.
Ved afslutningen af kurset kan du:
På kurset lærer du om begreberne: sandsynligheder, stokastiske variable og deres fordeling, additivitet af sandsynligheder, samt uafhængighed mellem stokastiske variable for både kontinuerte og diskrete variable. Du kan beskrive de mest anvendte sandsynlighedsfordelinger såsom Binomial-, Poisson-, Normal- og t-fordeling. Du arbejder med statistiske modeller og kan beskrive modellernes parametre blandt andet middelværdi, varians og kovarians. Du arbejder med test af hypoteser på basis af statistiske modeller og teststørrelser samt om begreber som p-værdi og konfidensinterval, samt med metoder til at fastlæggelse af modellens parametre (estimation) ud fra data. [fremhævet hvor skal skrives i aktiv sprog]Du vil komme til at arbejde med eksplorativ dataanalyse ved hjælp af grafiske metoder såsom: linjeplot, histogram, boxplot, fraktil-fraktil plot.Du opnår en grundlæggende viden om lineære regressionsmodeller. Du arbejde først med den generelle lineære model, hvoraf variansanalyse og lineær regression er specialtilfælde. Du fokuserer på det fundamentale princip bag opdeling af variation i data til besvarelse af spørgsmål vedrørende forskelle i middelværdier. Du vil møde de mest basale hierarkiske modeller (modeller med tilfældige effekter) og vil møde deres svagheder og styrker.Du vil blive præsenteret for en introduktion til design af eksperimenter. Her vil du finde ud af hvad gentagelse, pseudogentagelse, randomisering, en- og tovejs blokning, orthogonalitet både med kategoriske og kontinuerte variable, balancerede forsøg, faktorielle forsøg med vekselvirkninger betyder for et forsøg under planlæggelse. Du vil møde begrebet modelkontrol eller modelkritik, som skal anvendes ved alle former for dataanalyse. Herunder vil du se metoder til visualiseringer af antagelserne for generelle lineære modeller, såsom uafhængige data, varianshomogenitet, linearitet mellem den afhængige og uafhængige variable og normalfordelingsantagelse. Du vil her få kendskab til begreberne outlier og leverage punkter for forsøgsdata. Du vil opnå kendskab til gængse metoder til transformation af variable. Princippet for modeludvælgelse med tilhørende grafiske metoder er en naturlig del af kurset, herunder vil du opnå kendskab til fordele og ulemper ved forskellige modelselektionskriterier, få kendskab til tab af signifikansniveau ved multiple test og forskellige metoder til at imødegå dette. I øvelserne arbejder du med at anvende egnet statistisk software.
Calculus 1 og 2 eller tilsvarende.
Ulrich Halekoh (Ulrich.Halekoh@agrsci.dk) og Rasmus Froberg Brøndum (RasmusF.Brondum@agrsci.dk).
Forelæsninger, obligatoriske øvelsesrapporter og computerøvelser blandt andet baseret på case-studier fra jordbrugsvidenskabelige forsøg.
Dansk. Undervisningsmateriale kan være engelsk.
4 timers skriftlig eksamen med alle normale hjælpemidler. Kurset evalueres efter 7-trinsskalaen med intern censur.
Deltagelse i eksamen forudsætter godkendte øvelsesrapporter.
