Linjär och logistisk regression med datainsamling

Lärandemål

• Kunskap och förståelse
• Beskriva skillnaderna mellan kontinuerliga och diskreta data och vilka konsekvenser detta får för valet av statistisk modell,
• Redogöra för principerna bakom olika skattningsprinciper,
• Beskriva de statistiska egenskaperna hos sådana skattningar som förekommer i regressionsanalys,
• Tolka regressionssamband i termer av betingade fördelningar,
• Förklara begreppen odds och oddskvot och beskriva deras samband med sannolikheter och med logistisk regression.
• Färdighet och förmåga
• Ställa upp en multipel linjär regressionsmodell för ett konkret problem,
• Ställa upp en multipel logistisk regressionsmodell för ett konkret problem,
• Skatta parametrarna i regressionsmodellen och tolka dem,
• Validera modellens giltighet och göra lämpliga modifieringar av modellen,
• Använda den framtagna modellen för prediktion,
• Använda något statistiskt datorprogram för att analysera regressionsdata och tolka resultaten,
• Redovisa analys av och slutsatser från ett praktiskt problem i en skriftlig rapport samt presentera dessa muntligt.
• Konstruera en mall för datainsamling som kan användas för att besvara en konkret frågeställning.
• Värderingsförmåga och förhållningssätt
• Alltid kontrollera förutsättningarna innan han/hon ansätter en regressionsmodell,
• Värdera rimligheten i en genomförd studie,
• Reflektera över den valda modellens och skattningsmetodens begränsningar samt möjliga alternativa lösningsmetoder.