ÅRSRAPPORT FRA PROGRAMSENSOR

Like dokumenter
Samlet rapport fra tilsynssensorer i statistikk og forsikringsmatematikk for 2011 (levert juni 2012)

Samlet rapport fra tilsynssensorer i statistikk og forsikringsmatematikk for 2010 (levert mai 2011).

Department of Mathematics University of Oslo

INF Industriell systemutvikling (Utvikling av store programsystemer) Software engineering

Bred profil på statistikk?

Obligatorisk oppgave INF3221/4221

Matematiske fag - bachelorstudium BMAT år. HØST 1. år Obligatoriske emner 1. studieår Obligatoriske emner 1. studieår

Studieplan: Matematikk og statistikk - bachelor

FAKULTET FOR INFORMASJONSTEKNOLOGI, MATEMATIKK OG ELEKTROTEKNIKK - Industriell matematikk - EMNEMODULER. Institutt for matematiske fag

UNIVERSITETET I OSLO

Pensum for Kvalitetsrevisorer og Revisjonsledere Kvalitet

Rapport fra karakterpanel for matematikk om bruk av det nye karaktersystemet

Institutt for datavitenskap og informasjonsvitenskap Institutt for matematiske fag

10. EKSAMENSDAGER 1997/98

STUDIEPLAN. Anvendt fysikk og matematikk- master (5 årig), sivilingeniør. 300 studiepoeng. Tromsø

Innkalling til møte 1. juni Forberedelse og prosess ved etablering av ny Database for statistikk om fagskoleutdanning

Oppfølging av funksjonskontrakter SOPP SOPP

Studieåret 2017/2018

Brukermanual. Oppgavebasert versjon, for montører. Gjennomgår de vanligste gjøremålene for en montør!

4.2. Prosesser ved konstant volum Helmholtz energi

Instituttets krav om autentisitet og regler for obligatoriske oppgaver gjelder.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

Master i realfag med teknologi - integrert lærerutdanningsprogram (IMN)

Løsningsforslag øving 5, ST1301

Vurderingskriterier: Se Forskrift om opptak, studier og eksamen, 31 Sensur: Se Forskrift om opptak, studier og eksamen, 30

Studieplan - KOMPiS Matematikk DELTA

2.8 BACHELORGRADSPROGRAM I BIOMATEMATIKK

Aktivitet Hensikt Oppgaver Resultat Ansvarlig

Fysikk og matematikk - masterstudium (5-årig) MTFYMA år. HØST 1. år 1. år Master i fysikk og matematikk

MASTER I REALFAG MED TEKNOLOGI femårig lærerutdanningsprogram

Svar på spørreundersøkelse om nettilknytning og anleggsbidrag

TMA 4255 Forsøksplanlegging og anvendte statistiske metoder

Studiehåndbok. Lektorutdanning i realfag 2014/2015

Informasjonsteknologi - Master i teknologi/siv.ing. - 5 år

Opptak til 2-årig master i Petroleumsfag

Matematikk og fysikk - bachelorstudium

Fysikk og matematikk - masterstudium (5-årig) MTFYMA år. HØST 1. år 1. år Master i fysikk og matematikk

Instituttets krav om autentisitet og regler for obligatoriske oppgaver gjelder.

NTNU KOMPiS Studieplan for MATEMATIKK 1 ( trinn) Studieåret 2014/2015

Krav til pilot Magasinmodul. MUSIT Ny IT-arkitektur, planleggingsfasen

TILLITSVALGTE: Intervjuguide

Anbefalt løp etter basisblokka for spesialisering i anvendt matematikk: MAT-3941 Master s thesis in applied physics and mathematics

NTNU KOMPiS Studieplan for MATEMATIKK 1 ( trinn) med hovedvekt på trinn Studieåret 2015/2016

Uttalelse til planprogram og hovedutfordringer for vannregion Agder

Effekt av tiltak for å lette livsoverganger for barn og unge med funksjonsnedsettelser

2.7 BACHELORGRADSPROGRAM I MATEMATIKK OG STATISTIKK

SAMISK HØGSKOLES KVALITETSSIKRINGSSYSTEM

Matematikk og fysikk - bachelorstudium

Omlegging av brukerkurs i matematikk og statistikk ved MN-fakultetet RAPPORT FRA ARBEIDSGRUPPEN FOR GRUNNUNDERVISNING I MATEMATIKK OG STATISTIKK

Prospekter og letemodeller

Overordnet beskrivelse av programmet i Matematikk

Institutt for datavitenskap og informasjonsvitenskap Institutt for matematiske fag

BALANSERT MÅLSTYRING I VADSØ KOMMUNE - VALG AV MÅLEOMRÅDER

2.7 BACHELORGRADSPROGRAM I MATEMATISKE FAG

Innledning. Oppvekstsenteret arbeider etter de 5 verdiene: Trygghet Trivsel Mestring Læring Respekt

Oversikt over emner ved NT-fak som skal evalueres i perioden

Det integrerte universitetssykehuset. O-SAK Orientering om Felles støttefunksjoner for forskning, innovasjon og utdanning - FIU

Ny arbeidstaker-organisasjon

Master i realfag med teknologi - integrert lærerutdanningsprogram (IMN)

MATEMATIKK 1 (for trinn) Emnebeskrivelser for studieåret 2014/2015

Studiehåndbok. Lektorutdanning i realfag 2012/2013

Et lite kompendium i Systemutvikling

Fagkurs for inkludering av innvandrere i arbeidslivet. Læreplan Fagkurs for assistenter i barnehage 2015

Hvordan forebygge og løse konflikter - uten for høy kostnad. Grenland Næringsforening, 6. mars 2018

, Velkommen til TMA4240

Matematikk og fysikk - bachelorstudium

UiO - Universitetet i Oslo

2.14 STATISTIKK EMNEOVERSIKT

2.8 BACHELORGRADSPROGRAM I BIOMATEMATIKK

, Velkommen til TMA4240

Boligpolitisk handlingsplan Leirfjord kommune

SAMORDNA RÅDGIVING I LANDBRUKET. Evalueringsrapport for kurs i coachende kommunikasjon og veiledning i grupper

MØTEREFERAT REFERAT FRA MØTE Saksliste: Sak nr. Arkivref.: Tittel/beskrivelse

Hotel Management - Bachelor's Degree Programme

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

Håndhygiene og fingerringer Norsk forening for Sterilforsyning Landsmøte Bergen 4. juni 2015

REFERAT fra MØTE FOR PROSJEKTGRUPPE 3 Utvikling av plan- og styringssystemer

Studiehåndbok. Lektorutdanning i realfag 2013/2014

Dato. Alle skrevne og trykte. kalkulator som ikke kan kommunisere med andre.

ÅS KOMMUNE PERIODEPLAN FRYDENHAUG BARNEHAGE AVD. EIKA

Saksliste Vedtakssaker 9/17 Ekstern studieprgramevaluering 3 Orienteringssaker 9/17 PPU søknadstall g fagbakgrunn 8

FISK SOM KVALITETSELEMENT I KLASSIFISERING AV ØKOLOGISK

Studieplan - KOMPIS Matematikk 1 (8-13)

Matematikk og økonomi 3-årig bachelor

Årsplan for Institutt for sosiologi og samfunnsgeografi 2007 Vedtatt på møte i instituttstyret den 27. februar 2007

Arbeid med læringsutbyttebeskrivelser i tilsynet med eksisterende studier

Forebygging og håndtering av vold og trusler mot ansatte

Sjekkliste for vurdering av en oversiktsartikkel

Kunnskapsdepartementets tjenesteorgan. Referat. Møte i ekpertgruppe for studentutveksling Dagsorden

Rammeverk for kvalitetssikring av forskerutdanningen. Gerhard Yngve Amundsen UHR, Nasjonal forskerutdanningskonferanse 2015

STK1100 våren Generell introduksjon. Omhandler delvis stoffet i avsnitt 1.1 i læreboka (resten av kapittel 1 blir gjennomgått ved behov)

STATUSRAPPORT Familieprosjekt i 2006

Introduksjon til Retrievers nye analyseverktøy

Norges Svømmeforbund. Informasjon om diverse saker & ting

Vurderingskriterier: Se Forskrift om opptak, studier og eksamen, 31 Sensur: Se Forskrift om opptak, studier og eksamen, 30

DATAANALYSE OG SENSORTEKNOLOGI - MASTER (5-ÅRIG), SIVILINGENIØR

Det samfunnsvitenskapelige fakultet Universitetet i Oslo

Mastergrad vedtatt av Styret ved NTNU , med endringer vedtatt av Fakultet for samfunnsvitenskap og teknologiledelse

ADM2020 Intern høring Delrapport 2 fra arbeidsgruppe for fremtidig organisering av administrasjon ved UiT

Transkript:

ÅRSRAPPORT FRA PROGRAMSENSOR Navn: Bjørn H. Auestad Prgramsensr fr Masterprgram i statistikk ved Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet, Universitetet i Bergen Oppnevnt fr årene 2011-2014. Rapprten gjelder 2014 (datert: 14/3 2015) I denne rapprten ser jeg på tilbudet av emner knyttet til masterprgrammet i statistikk. Jeg har sett på emneprteføljen ved UiB g i tillegg ved UiT, NTNU g UiO. Infrmasjnen er hentet på nettet. Alle emnene (ikke PhD-nivå) er tatt med i versiktene. Hva sm er bachelr- g masteremner er i praksis fte ikke skarpt adskilt. Antall emner sm tilbys varierer mellm lærestedene. Dette henger naturlig sammen med bemanningen g i tillegg i hvr str grad man har emner sm gis uregelmessig. Emnetilbudet er klart størst ved UiO med UiT i den andre enden. Omfanget ved UiB g NTNU er sammenlignbart. Alle de fire lærestedene har standardemner sm innføringskurs i sannsynlighetsregning g statistikk, stkastiske prsesser (Markvprsser), tidsrekker, multivariate metder g inferensteri. Videre er det kurs i glm, frløpsanalyse g grensesetninger ved UiO g NTNU i tillegg til UiB. (Ved NTNU er stff m grensesetninger inkludert i emne m statistisk inferens.) Utver dette er emner sm skiller tilbudene rmlig statistikk, stkastiske ppulasjnsmdeller ved NTNU; aktuar/finans-emnene ved UiB; risik- g pålitelighetsanalyse (sm ne verraskende ikke tilbys ved NTNU), bayesiansk statistikk, ekstremverdistatistikk, frsøksplanlegging g statistiske metder fr utvalgsundersøkelser g demgrafi ved UiO. Ved UiO er det gså et emne i rmlig statistikk. I tillegg er det egne emner på 10sp i hvert av mrådene btstrap g statistisk mdellvalg ved UiO, g det gis flere aktuar- g finansemner. Av emnetilbudet utver standardemnene synes tilbudet ved UiB å stå gdt i frhld til tilbudet ved NTNU. Ved UiB er det en vektlegging av aktuar- g finansemner sm ikke tilbys ved NTNU, g ved NTNU gis det kurs i stkastiske ppulasjnsmdeller g rmlig statistikk sm ikke tilbys ved UiB. (Ved UiB gis det gså et emne i bistatistikk med bl.a. statistisk genetikk g bestandsestimering.) Ingen av disse emnene gis ved UiT. Ved UiO gis det emner innen alle disse mrådene brtsett fra stkastiske ppulasjnsmdeller g bistatistikk. Jeg har sett spesielt på emner av typen «Mderne statistiske metder». Med det mener jeg her emner sm innehlder stff sm bl.a. Mnte Carl-simulering, EM-algritmen, btstrapping, kryssvalidering, ikke-parametriske regresjns/klassifikasjns-metder.

NTNU: UiO: UiT: UiB: TMA4300 Beregningskrevende statistiske metder (7.5sp; Mnte Carl-simulering. Hierarkiske bayesianske mdeller. EM-algritmen. Btstrapping, kryssvalidering g ikke-parametriske metder. Klassifikasjn.) Deler av pensumet hentet fra: The elements f statistical learning: T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman (2009), Springer. Chapter 4.3, 6.6-8, 8.5.1-3. STK4030 - Mderne dataanalyse (10sp; nærmeste nab-metder, kjerneglatting g generaliserte additive mdeller; klassiske klassifikasjnsmetder g mer avanserte metder basert på mderne regresjnsmetder; Sentralt i emnet vil være å søke etter strukturer i data, fte kalt "data mining" eller "læring fra data".) STK4170 - Btstrapping and resampling (10sp; terien fr btstrapping g jackknifing i parametriske g ikke-parametriske mdeller; teri fr estimering g fr knstruksjn av simuleringsbaserte knfidensintervall.) STA-3001 Cmputer-intensive Statistics (10sp; Stchastic simulatin, btstrapping, Bayes thery, Laplace methds, the EM algrithm and Markv chain Mnte Carl (MCMC) techniques.) STAT250 Mnte Carl metdar i statistikk (10sp; generering av stkastiske variable; Mnte Carl integrasjn; Mnte Carl ptimering; grundig innføring i Markv kjede Mnte Carl.) STATLEARN Statistical learning (10sp) (finnes ikke i den vanlige emneversikten på nettet?) Her ser det ut fr at TMA4300 (NTNU), STA-3001 (UiT) g STAT250 (UiB) har mye felles. Kurset STK4170 (UiO) fkuserer kun på btstrap. STK4030 Mderne dataanalyse (UiO) skiller seg fra de andre ved vektlegging av "data mining" eller "læring fra data". Pensumlisten i dette kurset (sist det ble frelest sist gang, høsten 2013), er vedlagt nederst. Bjørn H. Auestad

Oversikt ver emnetilbud UiB STAT101 / Elementær statistikk STAT110 / Grunnkurs i statistikk STAT111 / Statistiske metdar STAT200 / Anvendt statistikk STAT201 / Generaliserte lineære mdellar STAT202 / Bistatistikk STAT210 / Statistisk inferensteri STAT211 / Tidsrekkjer STAT220 / Stkastiske prsessar STAT221 / Grensesetningar i sannsynsrekning STAT230 / Livsfrsikringsmatematikk STAT231 / Skadefrsikringsmatematikk g risikteri STAT240 / Finansteri STAT250 / Mnte Carl metdar i statistikk STAT292 / Prsjektarbeid i statistikk STAT310 / Multivariabel statistisk analyse STATOVLEV / Overlevingsanalyse STATRISK / Statistisk risikstyring STATLEARN Statistical learning?? UiO STK1000 - Innføring i anvendt statistikk STK1100 - Sannsynlighetsregning g statistisk mdellering STK1110 - Statistiske metder g dataanalyse 1 STK2120 - Statistiske metder g dataanalyse 2 STK2130 - Mdellering av stkastiske prsesser STK3100 - Innføring i generaliserte lineære mdeller STK3405 - Elementær innføring i risik- g pålitelighetsanalyse STK3505 - Prblemer g metder i aktuarfag STK4011 - Statistisk inferensteri STK4021 - Anvendt Bayesiansk analyse g numeriske metder STK4030 - Mderne dataanalyse STK4040 - Multivariabel analyse STK4060 Tidsrekker STK4080 Frløpsanalyse STK4110 - Bayesiansk tidsrekkeanalyse STK4120 Ekstremverdistatistikk STK4140 Frsøksplanlegging STK4150 - Miljøstatistikk - rmlig statistikk STK4160 - Statistisk mdellvalg STK4170 - Btstrapping and resampling STK4290 - Utvalgte emner i avansert statistikk STK4400 - Risik- g pålitelighetsanalyse STK4405 - Elementær innføring i risik- g pålitelighetsanalyse STK4500 - Livsfrsikring g finans

STK4505 - Prblemer g metder i aktuarfag STK4510 - Innføring i finansmatematiske metder g teknikker STK4520 - Finans- g frsikringsmatematisk labratrium STK4530 - Rentemdellering via SPDer STK4540 - Skadefrsikring g risik STK4600 - Statistiske metder i samfunnsvitenskap. Utvalgsundersøkelser g statistisk demgrafi. STK4900 - Statistiske metder g anvendelse NTNU ST0103 Brukerkurs i statistikk ST1101 Sannsynlighetsregning g statistikk ST1201 Statistiske metder ST2302 Stkastiske ppulasjnsmdeller ST2304 Statistisk mdellering fr bilger/biteknlger ST3201 Mastergradsseminar i statistikk TMA4245 Statistikk TMA4250 Rmlig statistikk TMA4255 Anvendt statistikk TMA4265 Stkastiske prsesser TMA4267 Lineære statistiske mdeller TMA4275 Levetidsanalyse TMA4285 Tidsrekkemdeller TMA4295 Statistisk inferens TMA4300 Beregningskrevende statistiske metder TMA4315 Generaliserte lineære mdeller TMA4505 Industriell matematikk, frdypningsemne UiT STA-0001 Brukerkurs i statistikk 1 STA-1001 Statistikk g sannsynlighet 1 STA-1002 Statistikk g sannsynlighet 2 STA-2001 Stchastic Prcesses STA-2002 Theretical Statistics STA-2003 Tidsrekker STA-2004 Statistiske metder STA-3001 Cmputer-intensive Statistics STA-3002 Multivariable Statistical Analysis STA-3220 Prsjektppgave i industriell matematikk STA-3300 Applied Statistics 2 STA-3810 Individual Special Curriculum - Master's Degree STA-3900 Master's Thesis in Statistics STA-3921 Mastergradsppgave i industriell matematikk

STK4030 - Mderne dataanalyse, Pensum - Høst 2013 Hastie, Trevr, Tibshirani, Rbert, Friedman, Jerme: The Elements f Statistical Learning, 2009. 2nd editin, Springer. Preliminary syllabus Chapter 1: All Chapter 2: All Chapter 3: 3.1-3.6, except 3.2.3 and 3.2.4. Chapter 4: All except 4.5.2 Chapter 5: 5.1, 5.2, 5.4 (nly until eq 5.17), 5.5, 5.6 Chapter 7: 7.1-7.7, 7.10, 7.11 Chapter 9: 9.1, 9.2.1, 9.2.2, 9.2.3 Chapter 11: 11.1, 11.2, 11.3