Kursen behandlar den statistiska teorin för stokastisk simulering (Monte Carlo-metoder) och andra datorintensiva statistiska metoder, dvs. metoder som används för att lösa problem som är svåra att angripa med analytiska metoder. I kursen behandlas generering av slumptal från olika fördelningar och integralskattning med feluppskattning. Vidare ingår variansreducerande metoder såsom användande av antitetiska variabler, kontrollvariabler, betingning och stratifierad sampling. Stor vikt läggs vid metoder för simulering av Poisson-processer för att ge möjlighet till simulering av kö- och lagersystem. Slutligen behandlas metoder för att konstruera konfidensintervall och utföra hypotesprövning via icke-parametrisk och parametrisk bootstrap, för såväl en- som tvådimensionella data. Genom hela kursen ligger stort fokus på att implementera de metoder som behandlas med hjälp av lämplig programvara, såsom Matlab, R eller C.
I en examen får denna kurs ej ingå tillsammans med en annan kurs med likartat innehåll. Vid osäkerhet bör den studerande rådfråga studierektor i matematik och matematisk statistik. Kursen kan ingå i en examen som en kurs i huvudområdet beräkningsteknik
För tillträde till kursen krävs något av följande alternativ, eller motsvarande kunskaper: 1) 90 hp inkluderande 12 hp i matematisk statistik och en kurs i grundläggande programmeringsteknik om minst 7,5 hp. 2) 90 hp inkluderande en kurs i statistisk programmering om minst 7,5 hp och en kurs i grundläggande analys om minst 7,5 hp. Engelska A och svenska för grundläggande behörighet för högskolestudier (om kursen ges på svenska).
Urval
Platsgaranti
Sökande inom vissa program vid Umeå universitet har platsgaranti till denna kurs. Antalet platser för fristående kurs kan därför bli begränsat.
Studieavgift
Gäller endast medborgare utanför EU, ESS och Schweiz.
Anmälningsavgift: 900 kr.
Studieavgift, första inbetalningen: 17 850 kr.
Total studieavgift: 17 850 kr.
Anmälnings- och studieavgifter
Anmälningskod
UMU-58300
Anmälan
Sista anmälningsdag var den
15 oktober 2020.
Du kan göra en sen anmälan
via Antagning.se.