Statistik: Grundkurs 1

Kursens innehåll

Denna kurs ger dig en statistisk allmänbildning i form av ett grundläggande statistiskt ordförråd. Du får en introduktion till några vanliga principer och metoder för att på ett adekvat sätt samla in, redovisa, analysera och tolka data.

Du får lära dig om olika typer av data samt om olika sätt som data kan samlas in på och. Vi tar upp olika sätt att visualisera data och olika typer av beskrivande statistik som kan användas för att sammanfatta informationen i en datamängd. Även om tyngdpunkten ligger på att använda datorer för databehandlingen så får du också lära dig att göra det för hand.

Du kommer också att få lära dig sannolikhetslärans grunder. Både för att du själv ska kunna lösa sannolikhetsproblem men också för att ha som ett verktyg för att dra statistiska slutsatser. Du kommer att få lära dig några grundläggande och vanliga sannolikhetsmodeller och naturligtvis kommer vi att titta på viktiga och märkliga resultat som Stora talens lag och Centrala gränsvärdessatsen.

När du bemästrar sannolikhetsläran kommer vi att titta på hur man kan dra slutsatser om världen utifrån slumpmässiga urval, så kallad statistisk inferens. Du kommer att få lära dig om bland annat punkt- och intervallskattningar, och vi kommer också att introducera hypotesprövning. Eftersom vi lever i en komplex värld, där olika företeelser ofta påverkas av andra företeelser, så kommer du också att få lära dig om statistisk sambandsanalys, t.ex. om betingade sannolikheter, betingade väntevärden samt om korrelation och regression.

Kursen innehåller även moment där du ska visualisera och analysera data genom att utnyttja det du lärt dig om statistisk dataanalys.

Efter kursen

När du har klarat kurser har du kunskaper som är användbara inom många fält och inom många yrken. Du har dessutom möjlighet fortsätta dina studier i statistik genom att läsa kursen STAA42 Statistik: Grundkurs 2. Du är också behörig att läsa STAE02 Statistik: Bayesianska metoder, STAE03 Statistik: Affärsanalys och STAE04 Statistik: Visualisering av data.