Statistik och dataanalys II, 7.5 hp

Statistics and Data Science II, 7.5 credits

771A17

Huvudområde

Computational Social Science

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Fristående- och programkurs

Examinator

Maria Brandén

Kursansvarig

Maria Brandén

Studierektor eller motsvarande

Karl Wennberg
VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig
Kursen ges för Termin Veckor Språk Ort/Campus VOF
F7MCD Master´s Programme in Computational Social Science 1 (HT 2018) 201849-201903 Engelska Norrköping, Norrköping O

Huvudområde

Computational Social Science

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1X

Kursen ges för

  • Master´s Programme in Computational Social Science

Förkunskapskrav

Kandidatexamen inom humaniora, samhällskap, kulturvetenskap, beteendevetenskap, naturvetenskap, datorvetenskap eller ingenjörsvetenskap.
​Dokumenterad kunskap i engelska motsvarande Engelska 6/B.

Lärandemål

Efter avslutad kurs ska den studerande på avancerad nivå kunna:

  • Använda statistisk programvara för att estimera linjära regressionsmodeller för tvärsnitts- och paneldata samt redogöra för de statistiska principer som ligger till grund för dessa modeller.
  • Använda statistisk programvara för att transformera data till ett format som är lämpligt för att estimera regressionsmodeller och göra robusthetskontroller.
  • Tolka parametrarna i linjära regressionsmodeller, predicera utfall och utvärdera ”goodness of fit.”
  • Beskriva logiken bakom kausal inferens, förstå skillnaden mellan orsakssamband och korrelation och hur detta är relaterat till regressionsmodeller.
  • Identifiera vanliga problem vid kausala tolkningar av linjära modeller, samt kunna bedöma och förklara hur olika modelleringstekniker kan bidra till att lösa dessa problem.
  • Utvärdera validiteten och robustheten i kausala inferenser under olika antaganden om hur data har genererats.

Kursinnehåll

Kursen introducerar principerna bakom och den praktiska tillämpningen av linjär regressionsanalys. Underliggande modellantaganden diskuteras och granskas. I intensiva datorlaborationer lär sig studenten använda statistiska verktyg för att transformera samhällsvetenskapliga data till lämpliga format, att estimera statistiska modeller, samt att tolka modellparametrar. Resterande del av kursen fokuserar på kausal inferens. Paneldatamodeller och statistiska verktyg för att estimera sådana presenteras och deras betydelse för att fastställa orsakssamband diskuteras. Kursen behandlar även hur naturliga experiment och instrumentella variabler kan användas för att fastställa orsakssamband. Estimatens känslighet för inkorrekta modellantaganden utvärderas och särskild uppmärksamhet ges åt metoder baserade på datasimuleringar.

Undervisnings- och arbetsformer

Undervisningen sker i form av litteraturstudier, föreläsningar, seminarier och interaktiva datorlaborationer. Utöver detta ska den studerande utöva självstudier.
Undervisningsspråk: engelska.

Examination

Kursen examineras genom skriftliga inlämningsuppgifter, datorlaborationer och en avslutande individuell skriftlig uppgift. Detaljerard information om examinationen finns i kursens studiehandledning.

Studerande, vars examination underkänts två gånger på kursen eller del av kursen, har rätt att begära en annan examinator vid förnyat examinationstillfälle.

Den som godkänts i prov får ej delta i förnyat prov för högre betyg.

Betygsskala

ECTS, EC

Övrig information

Planering och genomförande av kurs ska utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ska ingå i varje kurs ska därför behandla frågan om hur kursen överensstämmer med kursplanen.

Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.

Institution

Institutionen för ekonomisk och industriell utveckling
Kod Benämning Omfattning Betygsskala
OPPO Opponentskap 1 hp EC
PRO1 Projekt 3.5 hp EC
LAB1 Laboration 2 hp EC
OBL1 Obligatoriska seminarier 1 hp EC

Böcker

Angrist, Joshua David, Pischke, Jörn-Steffen, (2009) Mostly harmless econometrics : an empiricist's companion Princeton : Princeton University Press, cop. 2009

ISBN: 9780691120355, 0691120358, 9780691120348, 069112034X

Gelman, Andrew, Hill, Jennifer, (2007) Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models Cambridge : Cambridge University Press, 2007

ISBN: 0521867061, 052168689X, 9780521867061, 9780521686891

Artiklar

TBA

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.

Det finns inga filer att visa.