Gäller från och med: Spring 2014
Beslutad av: FN1/Anders Gustafsson
Datum för fastställande: 2014-01-13
Avdelning: Mathematical Statistics
Kurstyp: Gemensam kurs, avancerad nivå och forskarnivå
Kursen ges även på avancerad nivå med kurskod: FMS091
Undervisningsspråk: English
The aim is that doctoral student shall gain proficiency with modern computer intensive statistical methods and use these to estimate quantities and parameters in complex models that arise in different applications (e.g. economics, signal processing, biology, climate, and environmental statistics). The purpose of the course is to give the doctoral student tools and knowledge to handle complex statistical problems and models in order to be able to use these in the doctoral student's own research. Further, the doctoral student should be able to assess the uncertainty of these estimates. The main aim lies in enhancing the scope of statistical problems that the doctoral student will be able to solve.
Kunskap och förståelse
För godkänd kurs skall doktoranden
Färdighet och förmåga
För godkänd kurs skall doktoranden
Värderingsförmåga och förhållningssätt
För godkänd kurs skall doktoranden Be able to identify and problemise the possibilities and limitations of statistical inference.
Simulation based methods of integration and statistical analysis. Monte Carlo methods for sequential problems. Markov chain methods, e.g. Gibbs sampling and the Metropolis-Hastings algorithm, for simulation and inference. Bayesian modelling and inference. The re-sampling principle, both non-parametric and parametric. Methods for constructing confidence intervals using re-sampling. Simulation based tests as an alternative to asymptotic parametric tests.
Sköld, M.: Computer Intensive Statistical Methods.
Undervisningsformer: Föreläsningar, laborationer, projekt
Examinationsform: Skriftlig rapport.
Oral project presentation
Betygsskala: Underkänd, godkänd
Examinator:
Kursansvarig: Magnus Wiktorsson <magnus.wiktorsson@matstat.lu.se>