Avoin yliopisto

Tampere

Yleistetyt lineaariset mallit, Verkko-opetus

Lisätietoja avoimen yliopiston tarjonnasta voi kysyä Tampereen yliopiston opintotoimistosta.Meidät tavoittaa sähköpostitse avoin.tau [at] tuni.fi Puhelimitse 0294 520 200Lisätietoa avoimessa opiskelusta verkkosivuillamme <a href="https://www.tuni.fi/avoinyliopisto">tuni.fi/avoinyliopisto</a>

Aineopinnot

Informaatioteknologian ja viestinnän tiedekunta

Tekniikka ja luonnontieteet

Hae opintoihin avoimen yliopiston hakupalvelun kautta alla olevin linkein:<ul><li><a href="https://tau-avoin.ilmoittaudu.fi/lobby/?realization=J-otm-19574896-c432-480b-91ae-d887cc902e9d_2023-tampere-DATASTAT470" target="_blank">DATA.STAT.470 Yleistetyt lineaariset mallit, verkko-opetus, Tampere</a></li></ul>Löydät hakuohjeet ja linkin hakupalveluun myös <a href="https://www.tuni.fi/fi/tule-opiskelemaan/avoimet-korkeakouluopinnot/avoin-yliopisto/nain-haet-avoimen-yliopiston-opintoihin">Näin haet avoimen yliopiston opintoihin</a> –sivulta.Osassa opinnoista vaaditaan edeltäviä opintoja. Esimerkiksi aineopinnoissa voidaan vaatia, että on suorittanut ensin perusopintoja. Opintojaksokohtaisista vaatimuksista kerrotaan aina koulutuksen sivulla Koulutuksen kuvaus -välilehdellä, kohdassa Esitietovaatimukset.Kun sinut on hyväksytty opintoihin, on sinun ilmoittauduttava opetukseen ja mahdolliseen harjoitusryhmään Sisu-järjestelmässä. Saat tästä tarkemmat ohjeet sähköpostiisi sen jälkeen, kun olet maksanut opintomaksun.

suomi

Keskustakampus

Verkko-opinnot

Tutustu maksuehtoihin <a href="https://tuni.fi/maksuehdot-avoinyliopisto">Näin haet avoimen yliopiston opintoihin</a> -verkkosivulla.

Yleistetty lineaarinen malli. Logistinen regressiomalli, multinomilogit-malli, kertym&#228;malli, log-lineaarinen malli ml. Poisson-regressio jne. Mallien estimointi ja testaus suurimman uskottavuuden menetelm&#228;ll&#228;. Mallin valinta ja diagnostiikka.

<h2>Valinnaiset</h2><h3>Harjoitukset: </h3>05.09.2023 14:00 - 16:00, TAU Pinni B0016 opetustila (41) 12.09.2023 14:00 - 16:00, TAU Pinni B0016 opetustila (41) 19.09.2023 14:00 - 16:00, TAU Pinni B0016 opetustila (41) 26.09.2023 14:00 - 16:00, TAU Pinni B0016 opetustila (41) 03.10.2023 14:00 - 16:00, TAU Pinni B0016 opetustila (41) 10.10.2023 14:00 - 16:00, TAU Pinni B0016 opetustila (41) <h3>Luennot: </h3>04.09.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 06.09.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 11.09.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 13.09.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 18.09.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 20.09.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 25.09.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 27.09.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 02.10.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 04.10.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 09.10.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) 11.10.2023 16:00 - 18:00, TAU Pinni B3111 ryhm&#228;ty&#246;tila (30) <h3>Muu tapahtuma: </h3>26.10.2023 12:00 - 15:00, TAU Linna K103 auditorio (113) 08.11.2023 16:00 - 19:00, TAU Linna K103 auditorio (113) 13.12.2023 16:00 - 19:00, TAU Linna K103 auditorio (113)

Opiskelija ymm&#228;rt&#228;&#228; yleistetyn lineaarisen mallin rakenteen. Opiskelija tunnistaa, millaista mallia tulee milloinkin soveltaa sek&#228; mallien ominaisuudet ja rajoitteet. Opiskelija osaa valita ja estimoida sopivan mallin sek&#228; testata sit&#228;. Opiskelija &nbsp;kokee opiskellun teorian empiirisesti relevantiksi. Opiskelija osaa &nbsp;soveltaa kurssilla tarkasteltuja malleja ja menetelmi&#228; tilastollisella &nbsp;ohjelmistolla.

A. Agresti, An introduction to categorical data analysis, 3. laitos. Wiley 2019.A. Agresti, Categorical data analysis, 3. laitos. Wiley 2013.A. Agresti, Foundations of linear and generalized linear models. Wiley 2015.J.J. Faraway, Extending the linear model with R: Generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models, 3. laitos. Chapman &amp; Hall 2016.Isotalo, J., Johdatus yleistettyihin lineaarisiin malleihin. Tampereen yliopisto, Informaatiotieteiden yksik&#246;n raportteja 8/12 2012.

<h2>Esitiedot</h2>Suositellut esitiedot tai vastaavat tiedot.<h2>Suositellut esitiedot</h2><ul><li>, DATA.STAT.440, 5op</li></ul>

<ul><li>DATA.STAT-A03 Tilastollisen data-analyysin aineopintoja, avoin yliopisto-opetus</li></ul>

Alan Agresti: Foundations of Linear and Generalized Linear Models. Wiley.Opintojakso perustuu luentoihin.

Kurssi on 1. periodilla. Kurssin voivat suorittaa my&#246;s Helsingin yliopiston opiskelijat.

Yleistetyt lineaariset mallit, Verkko-opetus

Laajuus

Toteutusaika

Hakuaika

Hinta

Kampus

Kaupunki

Tiedekunta tai osaamisyksikkö

Opetuksessa käytettävät kielet

Koodi

Koulutusala

Opetustapa

Opintojen taso

Yleistetyt lineaariset mallit, 5 op

Yhteystiedot

Hakumenettely

Maksuehto

Anna palautetta!

Viimeksi katsomasi koulutukset

Yleistetyt lineaariset mallit, Verkko-opetus