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SYLLABUS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Introduction to Generalised Linear Models (GLIM), 7,5 ECTS Credits | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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AIM OF THE COURSE | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
The course provides basic skills for professional work with data, where the variable of interest is either on nominal scale or consists of counts. Having completed the course, the student should be able to, with regard to GLIM at a generalised level: - use knowledge about GLIM that relate observations on nominal scale or count observations to a set of explanatory variables, - display good understanding of major principles for interpretation, estimation and assessment of GLIM, - formulate a specific GLIM upon exploration of a given data set, - use a standard statistical computer package to estimate, assess and predict components of a GLIM from a given data set, - verbally interpret the results from an analysis of a GLIM, - make insightful judgements about the appropriateness of using a GLIM in particular case work. |
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CONTENTS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
The course content comprises - linear models revisited, - exponential families and likelihood concepts, - GLIM as a generic concept, - binary regression models, poisson regression models, and log-linear models. Standard statistical computer packages for analysis of GLIM are used during the course. |
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TEACHING | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
The teaching of the course consists of lectures, turorials, supervision and computer exercises. Language of instruction: English. |
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EXAMINATION | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Assignments encompassing computer-based data analysis. One final written or oral examination. Students who have passed an examination may not retake it in order to improve their grades. |
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ADMISSION REQUIREMENTS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific requirements: Documented knowledge of English equivalent to “Engelska B” is required, or an international proficiency test, e.g. TOEFL, minimum score 550/213. The student must have passed courses in statistics corresponding to approximately one year of study. |
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GRADING | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
The course is graded according to the ECTS grading scale A-F | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
CERTIFICATE | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
COURSE LITERATURE | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
The course literature is decided upon by the department in question. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
OTHER INFORMATION | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Planning and implementation of a course must take its starting point in the wording of the syllabus. The course evaluation included in each course must therefore take up the question how well the course agrees with the syllabus. The course is carried out in such a way that both men´s and women´s experience and knowledge is made visible and developed. |
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