Opintojakso

Näytä opetustapahtumat
3622350 Ryhmittyneiden aineistojen analyysi, 5 op 
Tunniste 3622350  Voimassaolo 01.01.1950 -
Nimi Ryhmittyneiden aineistojen analyysi  Lyhenne RAA 
Laajuus5 op  Vanhenemisaika  
TyyppiAineopinnot Oppiaine0390 Tilastotiede 
LajiOpintojakso  Tuntimäärä  
Opinto-oikeus   Arvostelu0-5 
Suositeltu suoritusaika 
   
Vastuuyksikkö Tietojenkäsittelytiede (J,K) 

Kuvaus:
Osaamistavoitteet 

Opiskelija ymmärtää ryhmittyneiden aineistojen erityispiirteet mallinnuksen kannalta. Osaa mallintaa ryhmittyneitä aineistoja niihin soveltuvilla menetelmillä.

 
Sisältö 

Lineaariset sekamallit ovat lineaarisen mallin laajennus sellaisiin ryhmittyneisiin aineistoihin, joissa saman ryhmän havainnot ovat keskenään korreloituneita. Esimerkkejä tällaisista aineistoista ovat mm opiskelijat koululuokan sisällä, puut metsikkökoealalla ja toistomittaukset (henkilöistä tms). Olennaista on, että käsiteltävät ryhmät (luokat, metsikkökoealat, henkilöt) ovat otos ryhmien populaatiosta. Kurssilla käsitellään lineaarisia yhden tason sekamalleja sekä monimutkaisempia ryhmittelyjä, erityisesti sisäkkäisesti ryhmittyneitä aineistoja ja ristikkäisesti ryhmittyneitä aineistoja. Luennot englanniksi.

 
Suoritustavat 

Harjoitukset ja tentti

 
Toteutustavat 

Monimuoto-opetus. Luennot (2 h), pienryhmät (16 h). Opiskelu tapahtuu opiskelijajohtoisesti. Ennen pienryhmää opiskelija opiskelee Moodlessa jaetun viikkokohtaisen materiaalin (mm. moniste ja luentovideot) ja tekee ko. viikon harjoituksia. Pienryhmässä opiskelijalla on mahdollisuus esittää kysymyksiä ennalta opiskeltuun materiaaliin ja harjoituksiin liittyen. Pienryhmän jälkeen harjoitustehtävät palautetaan Moodleen, ja opiskelija tekee niistä itsearvioinnin annettujen ohjeiden perusteella.

 
Oppimateriaalit 

Luentomoniste. Pinheiro and Bates 2000. Mixed-effects models in S and S-Plus. Springer. Luettavissa kirjaston kautta sähköisesti. Stroup, W. 2013. Generalized linear Mixed models. Modern concepts, methods and applications. CRC Press. Galecki and Burzykowski. Linear mixed-effects models using R : a step-by-step approach. Springer, 2013.

 
Arvosteluperusteet 

0-5

 
Edellytykset 

Data-analyysi tai Regressioanalyysi 1 ja 2, R-kurssi

 


Kirjainlyhenne opetustapahtuman nimen edessä tarkoittaa kampusta, jolla opetus tai tentti järjestetään: J = Joensuu, K = Kuopio.

Meneillä oleva ja tuleva opetus
Toiminnot Nimi Tyyppi op Opettaja Aikataulu
Ilmoittautuminen ei alkanut (JOENSUU): Ryhmittyneiden aineistojen analyysi  Monimuoto-opetus  Lauri Mehtätalo  17.03.20 -12.06.20
Ilmoittautuminen ei alkanut (KUOPIO): Ryhmittyneiden aineistojen analyysi  Monimuoto-opetus  Lauri Mehtätalo  17.03.20 -12.06.20

Tulevat tentit
Ei yleisiä tenttejä WebOodissa