Multivariat dataanalys
Umeå universitetMultivariat dataanalys
I kursen ges grundläggande teori och metoder för multivariat dataanalys och en solid grund läggs för att studenten i nästa steg ska lära sig mer avancerade metoder och algoritmer. Utgångspunkten är den multivariata normalfördelningen (MGD) och dess generalisering, den mixade Gaussiska modellen. Maximum likelihood skattning (MLE) och EM-algoritmen diskuteras. Baserat på MGD introduceras statistiska inferensmetoder (Hotellings T-kvadrattest, multivariat variansanalys (MANOVA), klassificeringsmetoder (linjär diskriminantanalys och logistisk regressionsanalys), och klusteranalysmetoder. Vidare introduceras olika egenvärdesuppdelningsbaserade metoder för dimensionalitetsreduktion, såsom principal komponentanalys (PCA), faktoranalys (FA), kanonisk korrelationsanalys (CCA) och partiell minstakvadratanpassning (PLS). Modeller för regressionsanalys med kolinjära förklaringsvariabler som principal component regression (PCR) och PLS-regression ingår också.
Förkunskaper
Umeå universitet
Välkommen till Umeå universitet
Att studera är första steget mot en spännande framtid. Att studera är också att ha kul under tiden. Gör det tillsammans med 36 000 studenter från hela världen! För att studierna ska fungera riktigt bra är det viktigt med en miljö att trivas...
Hitta till utbildaren
Umeå universitet
Det finns inga recensioner för Multivariat dataanalys
Var finns framtidens jobb & hur mycket kommer jag att tjäna?
Få koll på vad du kan tjäna efter din utbildning och om den branschen är värd att investera din tid i.