redogöra för de vanligaste statistiska multivariata metoderna
använda lämpliga statistiska metoder för bearbetning och analys av multivariata data
tillämpa metoder som passar för de statistiska problem som uppkommer i datamaterial med flera slumpvariabler
kritiskt bedöma kvalilteten hos multivariata data och tolka resultat av multivariata analyser
muntligt och skriftligt redogöra för valda lösningar av problemställningar för multivariata data
kritiskt diskutera lämpligheten av valda multivariata metoder för olika typer av frågeställningar och data
redogöra för forskningsfrågor där multivariata metoder används
genomföra uppgifter inom givna tidsramar
Kursinnehåll
I kursen behandlas matematiska tekniker som används inom multivariata metoder, exempelvis linjära transformationer och rotationer, matrisalgebra samt olika metriker. I kursen behandlas vidare de vanligaste multivariata metoderna, som exempelvis principalkomponentanalys, explorativ och konfirmativ faktoranalys, diskriminantanalys, kanonisk korrelation, multivariat regressions- och variansanalys och flerdimensionell skalning. Även multivariat normalfördelning och fördelningar för linjära och kvadratiska former samt konfidensområden och test för multivariata data, så som exempelvis Hotellings T2, Wilk’s Lambda samt Van Valen’s test för lika varianser behandlas. Dessutom behandlas aktuella forskningsfrågor om multivariata metoder.
Förutsättningar
Grundläggande behörighet på grundnivå
samt
Samhällskunskap 1b eller 1a1 och 1a2
Engelska 6
Matematik 3b/3c eller Matematik C
Minst 80 hp godkända från termin 1, 2, 3 och 4 från kandidatprogrammet i Statistik och dataanalys, eller motsvarande