Statistik dataanalys

Varje dag samlas över en miljon terabyte data in av företag, myndigheter och organisationer och behovet av att analysera information har aldrig varit större. För detta behövs du som vill lära dig att presentera och analysera data och dess orsaker, du som vill ställa frågor om världen och besvara dem på ett vetenskapligt sätt. 

Statistik och dataanalys, kandidatprogram

HT / Helfart / Link&#;ping

Anmälningsperiod 17 mars - 15 apr.

StudiestartHT

StudieortLink&#;ping

StudietaktHelfart

Niv&#;Grundniv&#;

UndervisningsformCampusf&#;rlagd

Undervisningsspr&#;kSvenska

Anm&#;lningskodLIU

F&#;rkunskapskrav

Grundläggande behörighet på grundnivå
samt
Samhällskunskap 1b eller 1a1 och 1a2
samt
Engelska 6
samt
Matematik 3b/3c eller Matematik C

Examen

Filosofie kandidatexamen med huvudområde Statistik

Urval

Betyg 67%, H&#;gskoleprov 33%

Studieavgift

kr - OBS! Studieavgifter g&#;ller bara f&#;r studenter utanf&#;r EU/EES och Schweiz.

Utbildnings- och programplan

Behovet av statistiker och dataanalytiker är stort både i privat och offentlig sektor i hela samhället. Statistik är en spännande kombination av teori och konkret problemlösning. Du

Statistisk dataanalys

Unlock the Power of Statistical Data Analysis and gain hands-on skills and the ability to implement essential statistical analyses using diverse software tools. The course focuses on the application of statistical methodology for analysis of data and is based on a number of smaller projects, each of which aims to provide the student with skills and ability to implement basic statistical analyses using different statistical software. Students will use visualization techniques to learn how to explore new data sets and determine the most appropriate approach. The course will also introduce robust statistical techniques as alternatives when data do not fit assumptions required by the standard approaches. By using scripts to analyze data, you will learn the basics of conducting reproducible research. The projects in the course are carried out using the statistical software SAS and R, but other software such as Python, SPSS, Excel or Ox may also be used. This course will provide students with knowledge of several software products, which is a competitive advantage in today's job market.

Ekonomihögskolans distanskurser

Senast vid kursstart får du

Data finns numera överallt i samhället. Kursen Statistik och dataanalys I ger dig grunderna för att förstå och använda data, både som samhällsmedborgare och som avancerad dataanalytiker.

Kursen ger dig en översikt av metoder för statistisk dataanalys och dess många tillämpningar. En introduktion till dataanalys följs av praktisk datahantering i det populära statistiska programspråket R. Samband mellan variabler analyseras, och du tränas i hur statistiska modeller kan användas för att förutsäga nya data. Slutsatser från data är alltid osäkra och en viktig del av kursen är därför sannolikhetsberäkningar. Sannolikhetsteorin används sedan i de inferensmetoder som gör det möjligt att dra korrekta slutsatser från data och fatta optimala beslut under osäkerhet.

Du lär dig att utföra dataanalyser i praktiken, bl a genom datorlaborationer och två inlämningsuppgifter, men kursen ger dig även en kritisk blick på statistik som gör att du kan ifrågasätta, tolka och söka ny information för att bättre svara på olika frågeställningar.

Kursen består av två delar:

  • Dataanalys och regression, hp. I det här momentet ingår insamling, bearbetning, visualisering och sammanfattning av data i p

    Statistisk dataanalys

    Om kursen

    För att förstå vår omvärld och för att kunna analysera och tolka de stora datamängder som idag samlas in behövs statistiska metoder och en god förståelse för datalitteracitet. Under kursen tränas studenten att, med hjälp av statistiska metoder och statistisk programvara, analysera data. Att granska och kommunicera resultat från statistisk analys ingår också.

    Kursens inledande fokus är på förståelse av det tillgängliga datamaterialet. För detta syfte används explorativ dataanalys vilket innefattar visualisering av data och sammanfattande statistik. Därefter flyttas fokus till statistiska metoder, såsom hypotesprövning, linjär regression och logistisk regression. Dessa metoder används exempelvis för att jämföra grupper, hitta samband mellan variabler och göra prediktioner. Studenterna får grundläggande teori för de statistiska metoder som behandlas under kursen. Med denna teori som grund tränas studenten i att reflektera över resultaten och därefte

    .