Hur relaterar det optimala valet av klassificeringsmetod till datamaterialets egenskaper?
|
|
|
- Jörgen Nyström
- för 8 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Hur relaterar det optimala valet av klassificeringsmetod till datamaterialets egenskaper? En jämförande studie mellan logistisk regression, elastic net och boosting tillämpat på klassificeringsträd. Blaise Ngendangenzwa Jonathan Sundin Student Vt 2015 Kandidatuppsats, 15 hp Statistik C, 30 hp
2
3
4
5
6
7
8 P (y x 1, x 2,..., x p ) p(y i = 1 x i ) = η i = β 0 + e(ηi) 1 + e (ηi) p β j x ij. j=1 P (y i = 1 x i ) > 1 2 l(β 0, β) l(β 0, β) = 1 N N i=1 ( y i β0 + x T i β ) ( log 1 + e (β 0+x T β)) i
9 max {l(β 0, β) λp α (β)} (β 0,β)ϵR p+1 P α (β) = P α (β) p j=1 [ ] 1 2 (1 α) β2 j + α β j
10 λ λ = 0 λ λ = λ λ = 0 λ α α l 1 l 2 α = 1 λ p j=1 β j l 1 α = λ p j=1 β2 j α
11 (p n) λ α α α λ λ λ
12 α (0, 1) α α = 0, 7.
13 X 1 X 1 a X 2 X 2 b K ˆp sk 0 1 ˆp sk 1 k 1 2 k = 2 ˆp sk K G (T ) = ˆp sk (1 ˆp sk ) k=1
14 ˆp sk = 1 N s x i R s I (y i = k) ˆp sk k s T N s s G split (T ) = N 1 N G (T 1) + N 2 N G (T 2). T T 1 T 2 N 1 N 2
15 w i = 1 N m = 1 M i = 1, 2,..., N. w i p m (x) = ˆP m (y i = 1 x i ) [0, 1]. [ ] f m (x) 1 2 pm (x) 1 p m(x) R w i w i [ y i f m (x i )], i = 1, 2,..., N i w i = 1. [ M ] sign m=1 f m(x) m p m (X) f m (x) 1 2 f m (x) f m+1 (x) M P (y = 1 x) [ M p (x) = P (y i = 1 x i ) = 1 + ] m=1 f m (x) [ M ] m=1 f m (x)
16 M M M M λ λ 0, 01 0, 001 λ M λ
17 M λ = 0, 01 d = 1 d d = 1 d = 1 d d > 1 d = 2 λ = 0, 01 d =
18
19
20 n p n > p p > n n > p
21
22
23
24
25
26
27 λ λ
28 λ λ
29
30
31
MX5_PSL_15R1_V2_#SF_SWE_SE_bp 24/03/ :43 M{ZD{ MX-5 LÄS MER _MX5_PSL_15R1_V2.indd COV2 18/02/ :26:33
Huge, hus 1,2,3 BULLERBERÄKNING. Ekvivalent ljudnivå KVARTER 1 AVSER PLAN 1. Huge Fastigheter VÄG- OCH SPÅRTRAFIK SKALA FÖRKLARINGAR
AVSER PLAN 1 REV # ÄNDRINGEN AVSER SIGN AVSER PLAN 2. REV # ÄNDRINGEN AVSER SIGN AVSER PLAN 3,4,5. REV # ÄNDRINGEN AVSER SIGN AVSER PLAN 6. REV # ÄNDRINGEN AVSER SIGN AVSER PLAN 7. REV # ÄNDRINGEN AVSER
Dan Andersson. 15 har fått G/VG
Högskolan i Borås Akademin för vård, arbetsliv och välfärd Datum: 170619 Kursutvärdering / Kursrapport Kursfakta Kursens namn Fysisk aktivitet och hälsa 2 Inom program / fristående Fristående kurs Kursansvarig
Tentamen i Sannolikhetslära och statistik, TNK069, , kl 8 13.
LINKÖPINGS UNIVERSITET ITN, Campus Norrköping Univ lekt George Baravdish Tentamen i Sannolikhetslära och statistik, TNK69, 26--7, kl 8 3. Hjälpmedel är räknare med tömda minnen samt formelsamling utgiven
Att med multinomial logistisk regression förklara sannolikheter i fotbollsmatcher
Att med multinomial logistisk regression förklara sannolikheter i fotbollsmatcher Sebastian Rosengren Kandidatuppsats i matematisk statistik Bachelor Thesis in Mathematical Statistics Kandidatuppsats 212:6
STATISTISKA INSTITUTIONEN Jakob Bergman
LUNDS UNIVERSITET STATISTISK TEORI STATISTISKA INSTITUTIONEN STAB0 Jakob Bergman 008-0-08 Tentamen i statistisk teori lördagen den januari 008. Tillåtna hjälpmedel: Körner: Tabeller och formler för statistiska
Laboration 2. Omprovsuppgift MÄLARDALENS HÖGSKOLA. Akademin för ekonomi, samhälle och teknik
MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik och kvantitativa undersökningar, A 15 Hp Vårterminen 2017 Laboration 2 Omprovsuppgift Regressionsanalys, baserat på Sveriges kommuner
Klassificeringsmetoder med medicinska tillämpningar
Klassificeringsmetoder med medicinska tillämpningar En jämförande studie mellan logistisk regression, elastic net och random forest Gustaf Björk Tobias Carlsson Student Vt 2016 Examensarbete, 15 hp Statistik
Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie
Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie TENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER 2011-10-28 Skrivtid: 9.00-14.00 Hjälpmedel: Miniräknare utan lagrade formler eller text, bifogade
Framtida diagnostik av sepsis. Sanja Jurcevic Biträdande lektor i systembiologi Institutionen för Biovetenskap Högskolan i Skövde
Framtida diagnostik av sepsis Sanja Jurcevic Biträdande lektor i systembiologi Institutionen för Biovetenskap Högskolan i Skövde Innehåll Högskolan i Skövde Sepsis Sepsisdiagnostik idag Framtida diagnostik
F13 Regression och problemlösning
1/18 F13 Regression och problemlösning Måns Thulin Uppsala universitet thulin@math.uu.se Statistik för ingenjörer 4/3 2013 2/18 Regression Vi studerar hur en variabel y beror på en variabel x. Vår modell
Lösning till tentamen för kursen Log-linjära statistiska modeller 29 maj 2007
STOCKHOLMS UNIVERSITET MS 3150 MATEMATISKA INSTITUTIONEN TENTAMEN Avd. Matematisk statistik 29 maj 2007 Lösig till tetame för kurse Log-lijära statistiska modeller 29 maj 2007 Uppgift 1 a Modelle uta ågra
Skriftlig tentamen Grundläggande statistik (ST100G), 15 högskolepoäng. Datum: Lördag
Skriftlig tentamen Grundläggande statistik (ST100G), 15 högskolepoäng. Datum: Lördag 2015-12-12. Ansvarig Lärare: Nicklas Pettersson Antal frågor: 5 Maxpoäng: 40 Godkänd: 20-29 (inklusive eventuella poäng
LULEÅ TEKNISKA UNIVERSITET Ämneskod S0002M, MAM801, IEK600,IEK309 Institutionen för matematik Datum 2009-12-17 Skrivtid 0900 1400
LULEÅ TEKNISKA UNIVERSITET Ämneskod S0002M, MAM801, IEK600,IEK309 Institutionen för matematik Datum 2009-12-17 Skrivtid 0900 1400 Tentamen i: Statistik A1, 15 hp Antal uppgifter: 6 Krav för G: 13 Lärare:
Exempel på tentamensuppgifter
STOCKHOLMS UNIVERSITET 4 mars 2010 Matematiska institutionen Avd. för matematisk statistik Mikael Andersson Exempel på tentamensuppgifter Uppgift 1 Betrakta en allmän I J-tabell enligt 1 2 3 J Σ 1 n 11
Statistisk analys av komplexa data
Statistisk analys av komplexa data Kategoriska data Bertil Wegmann Avdelning statistik, IDA, Linköpings universitet November 18, 2016 Bertil Wegmann (statistik, LiU) Kategoriska data November 18, 2016
Stockholms Universitet Statistiska institutionen Patrik Zetterberg
Stockholms Universitet Statistiska institutionen Patrik Zetterberg Skriftlig Tentamen i Finansiell Statistik Grundnivå 7.5 hp, VT2012 2012-05-31 Skrivtid: 9.00-14.00 Hjälpmedel: Godkänd miniräknare utan
Statistisk analys av komplexa data
Statistisk analys av komplexa data Kategoriska data Bertil Wegmann Avdelning statistik, IDA, Linköpings universitet November 28, 2012 Bertil Wegmann (statistik, LiU) Kategoriska data November 28, 2012
Statistisk analys av komplexa data
Statistisk analys av komplexa data Kategoriska data Bertil Wegmann Avdelning statistik, IDA, Linköpings universitet November 12, 2013 Bertil Wegmann (statistik, LiU) Kategoriska data November 12, 2013
Exempel. Vi observerar vädret och klassificerar det i tre typer under en följd av dagar. vackert (V) mulet (M) regn (R)
Exempel Vi observerar vädret och klassificerar det i tre typer under en följd av dagar. vackert (V mulet (M regn (R Exempel Vackert idag vackert imorgon sannolikheten 0.6 Vackert idag mulet imorgon sannolikheten
Dokumentet utvärderas en gång per läsår (vid internatet i juni) och uppdateras vid behov.
Bilaga 1 till Utbildningsplanen Progression i skrivande, muntlig framställning, IKT och statistik i Biologprogrammet med inriktning biologisk mångfald, kommunikation och samhälle 240 hp och Biologprogrammet
SF1915 Sannolikhetsteori och statistik 6 hp. χ 2 -test
SF1915 Sannolikhetsteori och statistik 6 hp Föreläsning 12 χ 2 -test Jörgen Säve-Söderbergh Anpassningstest test av given fördelning n oberoende försök med r möjliga olika utfall Händelse A 1 A 2... A
Slutexamensarbete i psykologi 30 hp ht 2015-vt 2016
KAROLINSKA INSTITUTET Institutionen för Klinisk Neurovetenskap Sektionen för Psykologi Psykologprogrammet Examensarbete i psykologi; 30 hp Slutexamensarbete i psykologi 30 hp ht 2015-vt 2016 Schema Uppdaterat
F5 Introduktion Anpassning Korstabeller Homogenitet Oberoende Sammanfattning Minitab
Repetition: Gnuer i (o)skyddade områden χ 2 -metoder, med koppling till binomialfördelning och genetik. Matematik och statistik för biologer, 10 hp Fredrik Jonsson Januari 2012 Endast 2 av de 13 observationerna
Statistiskt säkerställande av skillnader
Rapport Statistiskt säkerställande av skillnader Datum: Uppdragsgivare: 2012-10-16 Mindball Status: DokumentID: Slutlig Mindball 2012:2, rev 2 Sammanfattning Totalt 29 personer har tränat med koncentrationshjälpmedlet
TAMS65 - Föreläsning 6 Hypotesprövning
TAMS65 - Föreläsning 6 Hypotesprövning Martin Singull Matematisk statistik Matematiska institutionen Innehåll Exempel Allmän beskrivning P-värde Binomialfördelning Normalapproximation TAMS65 - Fö6 1/33
STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2011 Statistiska institutionen Bertil Wegmann
STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2011 Statistiska institutionen Bertil Wegmann KURSBESKRIVNING FÖR FINANSIELL STATISTIK, 7.5 HÖGSKOLEPOÄNG. KURSEN BESTÅR AV TVÅ MOMENT: Teori, skriftlig tentamen, 6 högskolepoäng
Kursrapport Dynamiska webbapplikationer 1
Kursrapport Dynamiska webbapplikationer 1 Detta dokument innehåller kursrapporter för både campus och distansutbildning 1 Kursrapport Dynamiska webbapplikationer 1 7,5 HP VT-17 (31KDW1) Campus Kursansvariga:
Statistikens grunder 1 och 2, GN, 15 hp, deltid, kvällskurs
Statistikens grunder och 2, GN, hp, deltid, kvällskurs TE/RC Datorövning 3 Syfte:. Lära sig göra betingade frekvenstabeller 2. Lära sig beskriva en variabel numeriskt med proc univariate 3. Lära sig rita
US116G, Svenska för grundlärare i grundskolan, årskurs 4-6, I, 15 hp
Betygskriterier US116G, Svenska för grundlärare i grundskolan, årskurs 4-6, I, 15 hp Fastställda av institutionsstyrelsen 2015-11-04. Gäller fr.o.m. vt 2016. Delkurs 2: Sociolingvistik, språkhistoria och
Kurs U0035P 7,5 hp. VFU 4, förskola. Studiehandledning VT17
Kurs U0035P 7,5 hp VFU 4, förskola Studiehandledning VT17 U0035P VFU4, förskola Välkommen till kursen! VFU 4, förskola är den avslutande VFU-perioden i förskollärarutbildningen. Den omfattar 5 veckor,
Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) Statistiska institutionen, Uppsala universitet
Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) 2016-01-13 Statistiska institutionen, Uppsala universitet Uppgift 1 (20 poäng) A) (4p) Om kommunens befolkning i den lokala arbetsmarknaden
Tentamen i matematisk statistik
Sid 1 (9) i matematisk statistik Statistik och kvalitetsteknik 7,5 hp Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare. Studenterna får behålla tentamensuppgifterna. Skrivtid: 9.00-12.00 ger maximalt 24 poäng. Betygsgränser:
Programschemat är granskat av utbildningsledare och fastställt av akademichef vid akademin för utbildning, kultur och kommunikation
Programschema för Kompletterande pedagogisk utbildning, 0 hp Programkod: Gäller för läsåret 2017/2018 Programschemat är granskat av utbildningsledare och fastställt av akademichef vid akademin för utbildning,
TAMS65 - Föreläsning 6 Hypotesprövning
TAMS65 - Föreläsning 6 Hypotesprövning Martin Singull Matematisk statistik Matematiska institutionen Innehåll Exempel Allmän beskrivning p-värde Binomialfördelning Normalapproximation TAMS65 - Fö6 1/36
Statistiska Institutionen Gebrenegus Ghilagaber (docent) Skriftlig tentamen i FINANSIELL STATISTIK, grundnivå, 15 hp, HT07. Fredagen 18 januari 2008
Statistiska Institutionen Gebrenegus Ghilagaber (docent) Skriftlig tentamen i FINANSIELL STATISTIK, grundnivå, 15 hp, HT07. Fredagen 18 januari 2008 Skrivtid: 5 timmar (14-19) Hjälpmedel: Miniräknare,
Anvisningar för skriftlig rapport av fältstudien Hälsans villkor i HEL-kursen
Anvisningar för skriftlig rapport av fältstudien Hälsans villkor i HEL-kursen Kursen Hälsa, Etik och Lärande 1-8p, T1, Vt 2006 Hälsouniversitetet i Linköping 0 Fältstudien om hälsans villkor i ett avgränsat
Inkrementell responsanalys av Scandinavian Airlines medlemmar
Kandidatuppsats i Statistik Inkrementell responsanalys av Scandinavian Airlines medlemmar Vilka kunder ska väljas vid riktad marknadsföring? Erika Anderskär Frida Thomasson Avdelningen för Statistik och
Kursutvärdering / Kursrapport
Akademin för vård, arbetsliv och välfärd Högskolan i Borås Kursutvärdering / Kursrapport Kursrapporten ska genomföras senast tre veckor efter kursens sista tentamens första tentamenstillfälle. Datum: 20/6-2018
Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M
Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (11 uppgifter) Tentamensdatum 2016-10-25 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson och
KV Italienska, Förberedande kurs 2, kväll, 15 hp, vt18
KV Italienska, Förberedande kurs 2, kväll, 15 hp, vt18 Antal respondenter: 41 Antal : Svarsfrekvens: 29,27 % 1. Förväntade studieresultat Det var tydligt för mig vad jag förväntades lära mig Det var tydligt
Fakulteten för ekonomi, kommunikation och IT. Utbildningsplan. Magisterprogram i Nationalekonomi SANEK
Dnr FAK1 2010/157 Fakulteten för ekonomi, kommunikation och IT Utbildningsplan Magisterprogram i Nationalekonomi Programkod: SANEK Programmets benämning: Högskolepoäng/ECTS: 60 Beslut om inrättande: Magisterprogram
KV Italienska, Förberedande kurs 1, distans 15 hp, vt18
KV Italienska, Förberedande kurs 1, distans 15 hp, vt18 Antal respondenter: 67 Antal : 1 Svarsfrekvens: 0,90 % 1. Förväntade studieresultat Det var tydligt för mig vad jag förväntades lära mig Det var
PC2309, Kurs 9: Metod 1 i psykologi, 15,0 högskolepoäng Research Method 1 in Psychology, 15.0 higher education credits
SAMHÄLLSVETENSKAPLIGA FAKULTETSNÄMNDEN PC2309, Kurs 9: Metod 1 i psykologi, 15,0 högskolepoäng Research Method 1 in Psychology, 15.0 higher education credits Avancerad nivå/second Cycle 1. Fastställande
Valinformation Mekatronik VT 2017
Valinformation Mekatronik VT 2017 Mekatronik 180hp Campus Lindholmen Mekatronik Åk 1 LP1 LP2 LP3 LP4 Introduktion till mekatronik PPU151 Digital och datorteknik Elektriska kretsar LEU471 Termodynamik och
8.1 General factorial experiments
Exempel: Vid ett tillfälle ville man på ett laboratorium jämföra fyra olika metoder att bestämma kopparhalten i malmprover. Man är även intresserad av hur laboratoriets tre laboranter genomför sina uppgifter.
1.1.1 Innehåll Momentet består av 24 föreläsningar som behandlar: Beskrivande statistik, Grundläggande sannolikhetslära. Stokastiska variabler.
Statistiska Institutionen Kursbeskrivning till FINANSIELL STATISTIK, grundnivå, 15 högskolepoäng, VT 2008 Gebrenegus Ghilagaber Nicklas Pettersson (2008 03 31) 1 Allmänt Kursen ger kunskaper om de sannolikhetsteoretiska
Statistisk analys av komplexa data
Statistisk analys av komplexa data Kategoriska data, ht 2017 Bertil Wegmann STIMA, IDA, Linköpings universitet Bertil Wegmann (STIMA, IDA, LiU) Kategoriska data 1 / 28 Översikt kategoriska data Kategoriska
Föreläsning 3. Sannolikhetsfördelningar
Föreläsning 3. Sannolikhetsfördelningar Jesper Rydén Matematiska institutionen, Uppsala universitet jesper.ryden@math.uu.se 1MS008, 1MS777 vt 2016 Slumpvariabel? Resultatet av ett slumpmässigt försök utgörs
Utvärdering SMD180 LP1 2006
Utvärdering SMD180 LP1 2006 Resultat Jag kunde programmera innan 2.41 Jag känner att jag kan programmera efter 3.59 I framtiden tror jag att P är en del av mitt arbete 2.91 Kursen känns angelägen för min
NAMAS, Masterprogram i matematisk statistik, 120 högskolepoäng Master Programme in Mathematical Statistics, 120 credits
Naturvetenskapliga fakulteten NAMAS, Masterprogram i matematisk statistik, 120 högskolepoäng Master Programme in Program med akademiska förkunskapskrav och med slutlig examen på avancerad nivå / Second
Logistisk regression och Indexteori. Patrik Zetterberg. 7 januari 2013
Föreläsning 9 Logistisk regression och Indexteori Patrik Zetterberg 7 januari 2013 1 / 33 Logistisk regression I logistisk regression har vi en binär (kategorisk) responsvariabel Y i som vanligen kodas
Bedömningskriterier för kandidatuppsats i omvårdnad
Nämnden för Omvårdnadsutbildningar Bedömningskriterier för kandidatuppsats i omvårdnad Instruktioner för användning: Alla angivna kriterier ska vara godkända för att studenten ska uppnå betyget godkänd.
Valinformation Maskinteknik 180hp VT 2017
Valinformation Maskinteknik 180hp VT 2017 Maskinteknik 180hp Campus Lindholmen Maskinteknik 180hp Valfrihet två inriktningar Gemensam ingång till åk.1 och åk. 2 Därefter två inriktningar i åk. 3 Konstruktionsspår
F9 Konfidensintervall
1/16 F9 Konfidensintervall Måns Thulin Uppsala universitet thulin@math.uu.se Statistik för ingenjörer 18/2 2013 2/16 Kursinformation och repetition Första inlämningsuppgiften rättas nu i veckan. För att
Valinfo SL2 Exjobbsinfo SL3. Stefan Engevall, SL/FTL,
Valinfo SL2 Exjobbsinfo SL3 Stefan Engevall, SL/FTL, 170928 10 år! Äntligen är jag HELT säker och HELT lugn SL är ett VÄLDIGT bra program som ger hög nytta per investerad resurs För samhället För företagen
EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319)
ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319) Examinationen består av 10 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt
Fältbeskrivning kurstillfälle
Fältbeskrivning kurstillfälle Fält Kommentar Kurskod Välj i droplisten vilken kurs (kurskod) du ska skapa tillfället för. Version av kursplan Anmälningskod Studieort Det kan finnas fler versioner av kursplan
Utbildningsplan för. Utöver detta krävs för respektive inriktning även behörighet/ kunskaper enligt nedan: Inriktning mot arabiska:
Utbildningsplan för Kandidatprogram i global management Bachelor's Programme in Global Management 180.0 Högskolepoäng 180.0 ECTS credits Programkod: SFGMA Gäller från: VT 2014 Fastställd: 2013-09-04 Ändrad:
Fallbeskrivning: Suntrip2011
Fallbeskrivning: Suntrip2011 Ett reseföretag har under en tid upplevt en stor variation i kundernas utvärderingar av charterresor. En reseledare läste för många år sedan en grundkurs i statistik och väljer
Kursrapport. Högskolan i Borås Institutionen för vårdvetenskap. Kursens namn: Multifaktoriell ohälsa 6 hp SSK 10. Sjuksköterskeprogrammet
Högskolan i Borås Institutionen för vårdvetenskap Kursrapport Kursens namn: Multifaktoriell ohälsa 6 hp SSK 10 Inom program /fristående: Kursansvarig: Sjuksköterskeprogrammet Lennart Boman Kurstid: V20
Minor Field Studies 2017/ september 2017 kl
Minor Field Studies 2017/18 14 september 2017 kl 16.15-17.30 ? Program kl 16.15-17.30 Introduktion Helena Björck, Studentavdelningen Att tänka på vid ansökan Michael Tedengren, Inst. ekologi, miljö och
KURSBESKRIVNING FÖR FINANSIELL STATISTIK, 7.5 HÖGSKOLEPOÄNG.
VT2014 Nicklas Pettersson, Statistiska Institutionen KURSBESKRIVNING FÖR FINANSIELL STATISTIK, 7.5 HÖGSKOLEPOÄNG. KURSEN BESTÅR AV TVÅ MOMENT: Kursen ingår i kandidatprogrammet i företagsekonomi med inriktning
Bayesiansk statistik, 732g43, 7.5 hp
Bayesiansk statistik, 732g43, 7.5 hp Moment 2 - Linjär regressionsanalys Bertil Wegmann STIMA, IDA, Linköpings universitet Bertil Wegmann (STIMA, LiU) Bayesiansk statistik 1 / 29 Översikt moment 2: linjär
Maximalt antal poäng för hela skrivningen är 31 poäng. För Godkänt krävs minst 19 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 25 poäng.
Försättsblad KOD: Kurskod: PC1546 Kursnamn: Forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Statistik, 5 hp Ansvarig lärare: Sara Landström Tentamensdatum: 26 april, 2014 kl. 9:00 13:00 Tillåtna hjälpmedel:
KURSBESKRIVNING FÖR FINANSIELL STATISTIK, 7.5 HÖGSKOLEPOÄNG.
HT2014 Annika Tillander, Statistiska Institutionen KURSBESKRIVNING FÖR FINANSIELL STATISTIK, 7.5 HÖGSKOLEPOÄNG. KURSEN BESTÅR AV TVÅ MOMENT: Kursen ingår i kandidatprogrammet i företagsekonomi med inriktning
STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson
1 STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson Skriftlig tentamen på momentet Statistiska metoder SDA III, 2 poäng ingående i kurserna Grundkurs i statistik 20 p samt Undersökningsmetodik
MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel, del II
MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel, del II G. Gripenberg Aalto-universitetet 13 februari 2015 G. Gripenberg (Aalto-universitetet) MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och
FEG30L, Företagets logistikfunktion, kandidatkurs, 15,0 högskolepoäng Business Logistics, Bachelor Course, 15.0 higher education credits
HANDELSHÖGSKOLANS FAKULTETSNÄMND FEG30L, Företagets logistikfunktion, kandidatkurs, 15,0 högskolepoäng Business Logistics, Bachelor Course, 15.0 higher education credits Grundnivå/First Cycle 1. Fastställande
Upprepade mätningar och tidsberoende analyser. Stefan Franzén Statistiker Registercentrum Västra Götaland
Upprepade mätningar och tidsberoende analyser Stefan Franzén Statistiker Registercentrum Västra Götaland Innehåll Stort område Simpsons paradox En mätning per individ Flera mätningar per individ Flera
Programschemat är granskat och godkänt av Akademin för ekonomi, samhälle och teknik
Programschema för konomprogrammet, 180 hp Programkod: Gäller för läsåret 2014/2015 Programschemat är granskat och godkänt av Akademin för ekonomi, samhälle och teknik 2014-02-12. Om programschemat Varje
729G43 Artificiell intelligens (2016) Maskininlärning 3. Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap
729G43 Artificiell intelligens (2016) Maskininlärning 3 Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap Modell med vektornotation parametervektor särdragsvektor Perceptron kombinerar linjär regression med
Kursbeskrivning. Institutionen för folkhälsovetenskap. Kursnamn: Grundläggande statistik med SPSS Högskolepoäng: 3 hp
1(6) Kursbeskrivning Kursnamn: Grundläggande statistik med SPSS Högskolepoäng: 3 hp Kursens innehåll Syftet med kursen är att ge studenten en praktisk introduktion till grundläggande statistik med datorprogrammet
KOD. Totalt antal sidor (inklusive denna sida) 5. Tidpunkt för inlämning. Studentens kod (fylls i av studenten och ska anges på alla inlämnade sidor)
Mobiltelefoner ska vara avstängda och förvaras åtskilda från studenten, liksom ytterkläder, väskor och liknande. Bläck eller kulspetspenna ska användas vid besvarande av frågor. Totalt antal sidor (inklusive
Statistiska Institutionen Gebrenegus Ghilagaber (docent) Skriftlig tentamen i FINANSIELL STATISTIK, grundnivå, 7,5 hp, HT08. Torsdagen 15 januari 2009
Statistiska Institutionen Gebrenegus Ghilagaber (docent) Skriftlig tentamen i FINANSIELL STATISTIK, grundnivå, 7,5 hp, HT08. Torsdagen 15 januari 009 Skrivtid: 5 timmar (13-18) Hjälpmedel: Miniräknare,
Religionshistoriska avdelningen
Religionshistoriska avdelningen Islamologi Islam i Sverige 7,5 hp Delkursanvisningar VT 2011 Delkursansvarig och lärare: Christer Hedin E post: christer.hedin@rel.su.se, telefon: 08 163335, rum: B 560
Poissonregression. E(y x1, x2,.xn) = exp( 0 + 1x1 +.+ kxk)
Poissonregression En lämplig utgångspunkt om vi har en beroende variabel som är en count variable, en variabel som antar icke-negativa heltalsvärden med ganska liten variation E(y x1, x2,.xn) = exp( 0
Mer om konfidensintervall + repetition
1/14 Mer om konfidensintervall + repetition Måns Thulin Uppsala universitet thulin@math.uu.se Statistik för ingenjörer 23/2 2011 2/14 Dagens föreläsning Skattningar som slumpvariabler Väntevärde Varians
Betygskriterier NS1067 Skrivande för studenter med svenska som andraspråk, 15 hp
Betygskriterier NS1067 Skrivande för studenter med svenska som andraspråk, 15 hp Fastställda av institutionsstyrelsen 2014-01-15. Gäller fr.o.m. vt 14. För godkänt resultat på kursen ska studenten kunna
Konsekvensanalys av införande av kandidatarbete inom EF-nämndens civilingenjörsprogram. Utkast Ver 1.
Konsekvensanalys av införande av kandidatarbete inom EF-nämndens civilingenjörsprogram. Utkast Ver 1. Inledning Detta dokument utgör EF-nämndens svar på uppdraget att undersöka möjligheterna att införa
Kursdesign som aktiverar studenter under HELA kursen
Kursdesign som aktiverar studenter under HELA kursen Olle Hage Lektor ETS - Nationalekonomi Luleå tekniska universitet 971 87 Luleå Sverige 0920-49 23 36 Olle.Hage@ltu.se Bakgrund (1) A-kursen i nationalekonomi
Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum:
Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum: 110319 Ovanstående nummer är ditt identifikationsnummer! Skriv in detta nummer på varje blad i tentan
Tilläggsuppdrag om speciallärarutbildning inom Lärarlyftet II
Tilläggsuppdrag om speciallärarutbildning inom Lärarlyftet II Monica Sandorf Regionalt utvecklingscentrum, RUC Marianne Fridlund Institutionen för pedagogik och specialpedagogik Göteborgs universitet 2012-05-24
Bedrägerianalys inom skadeförsäkring - en modelljämförelse av logistisk regression, Random Forest och Boosting
Bedrägerianalys inom skadeförsäkring - en modelljämförelse av logistisk regression, Random Forest och Boosting Marika Lisinski Masteruppsats i försäkringsmatematik Master Thesis in Actuarial Mathematics
Kursbeskrivning för UVK 6 Utveckling och utvärdering av lärande 15 hp för åk 7-9, ht 2015. Inklusive Riktlinjer för slut-vfu.
2015-06-24 Kursbeskrivning för UVK 6 Utveckling och utvärdering av lärande 15 hp för åk 7-9, ht 2015. Inklusive Riktlinjer för slut-vfu. Välkomna till UVK 6 Utveckling och utvärdering av lärande 15 hp
Anmälningskod: GU-18150 Sök senast: 15 april
MATIX - Management av Tillväxtföretag Antagningsprocess 2013 Anmälningskod: GU-18150 Sök senast: 15 april Välkommen att söka till MATIX! För att samspelet mellan student, företag och akademi ska bli så
Delkursplan för kvantitativ analys, 4.5 hp, GN (Quantitative Analysis, FC, 4.5. ECTS)
Delkursplan för kvantitativ analys, 4.5 hp, GN (Quantitative Analysis, FC, 4.5. ECTS) 1. Allmänt om kursen. Kursen omfattar 4,5 hp och ges på grundläggande nivå. Kursplanen är giltig från och med vårterminen
Programschema för Förskollärarprogrammet, 210 hp. Gäller för läsåret 2019/2020. Dnr 2019/0352 Programschema för 2019/2020 GFE01, GFV01, GFX01
Programschema för Förskollärarprogrammet, 210 hp Programkod: Gäller för läsåret 2019/2020 Om programschemat Varje utbildningsprogram har en fastställd utbildningsplan där det bl.a. framgår alla i programmet
Programschema för Grundlärarprogrammet med inriktning mot arbete i förskoleklass och grundskolans årskurs 1-3, 240 hp
Programschema för Grundlärarprogrammet med inriktning mot arbete i förskoleklass och grundskolans årskurs 1-3, 240 hp Programkod: Gäller för läsåret 2019/2020 Om programschemat Varje utbildningsprogram
Problemdel 1: Uppgift 1
STOCKHOLMS UNIVERSITET MT 00 MATEMATISKA INSTITUTIONEN LÖSNINGAR Avd. Matematisk statistik, CH 8 februari 0 LÖSNINGAR 8 februari 0 Problemdel : Uppgift Rätt svar är: a) X och X är oberoende och Y och Y
Kurs som inte är unik för ett utbildningsprogram, men som kan ingå i ett eller flera utbildningsprogram.
Bilaga 1 Utbildningsberedningen Olov Olson, 100901, 100906 Fristående kurs, Struktur att fundera runt 1. Definition fristående kurs (FK) Kurs som inte är unik för ett utbildningsprogram, men som kan ingå
Programschema för Förskollärarprogrammet, 210 hp. Gäller för läsåret 2018/2019. Dnr 2018/0329 Programschema för 2018/2019 GFE01, GFV01, GFX01
Programschema för Förskollärarprogrammet, 210 hp Programkod: Gäller för läsåret 2018/2019 Om programschemat Varje utbildningsprogram har en fastställd utbildningsplan där det bl.a. framgår alla i programmet
Ordförande Sekreterare. Studentrepresentant Studentrepresentant. GU beslutar
Sid 1 (5) lnärvarande Camilla Hakelind Erica Åström Ingrid Schele Inga Dennhag Anna-Sara Claeson Åke Olofsson Daniel Wikström Adrian Hellqvist Ordförande Sekreterare Studentrepresentant Studentrepresentant
Övningstentamen i kursen Statistik och sannolikhetslära (LMA120)
Övningstentamen i kursen Statistik sannolikhetslära (LMA0). Beräkna ( ) 04.. Malin har precis yttat, ska skruva ihop sitt rektangulära skrivbord igen. Bordet har ett ben i varje hörn, har två långsidor
För logitmodellen ges G (=F) av den logistiska funktionen: (= exp(z)/(1+ exp(z))
Logitmodellen För logitmodellen ges G (=F) av den logistiska funktionen: F(z) = e z /(1 + e z ) (= exp(z)/(1+ exp(z)) Funktionen motsvarar den kumulativa fördelningsfunktionen för en standardiserad logistiskt
Fysisk aktivitet som prevention. FYSS/FaR VT2016. Jag uppfattar att jag genom denna kurs utvecklat värdefulla kunskaper /färdigheter.
Fysisk aktivitet som prevention. FYSS/FaR VT201 respondenter: 27 : Svarsfrekvens: 40.74 % Jag uppfattar att jag genom denna kurs utvecklat värdefulla kunskaper /färdigheter. Jag uppfattar att jag genom
Kandidatprogrammet i samhällsplanering
DNR 2016-00773 1(8) Kandidatprogrammet i samhällsplanering 180 hp Bachelor programme in Urban and Regional Planning F7KSP Gäller från: 2017 HT Fastställd av Fakultetsstyrelsen för filosofiska fakulteten
Bilaga 1. Teknisk bilaga Bilaga 2. Tabeller Bilaga 3. Diagram
BILAGA TILL GRANSKNINGSRAPPORT DNR: 3.1.1-2016-1469 Bilaga 1. Teknisk bilaga Bilaga 2. Tabeller Bilaga 3. Diagram RiR 2017:26 Matchningen på arbetsmarknaden sökandesammansättningens betydelse RIKSREVISIONEN
Till ampad statistik (A5) Förläsning 13: Logistisk regression
Till ampad statistik (A5) Förläsning 13: Logistisk regression Ronnie Pingel Statistiska institutionen Senast uppdaterad: 2016-03-08 Exempel 1: NTU2015 Exempel 2: En jobbannons Exempel 3 1 1 Klofstad, C.