Robustit regressiomenetelmät, kevät 2014

Luennoitsija

Jyrki Möttönen

Laajuus

6-8 op.

Tyyppi

Aine / syventävä opinto

Sisältö

Kurssilla perehdytään erilaisiin robusteihin regressiomalleihin. Yleisesti käytössä olevassa lineaarisessa regressioanalyysissä mallin parametrit estimoidaan pienimmän neliösumman menetelmän avulla. Yksikin poikkeava havainto saattaa vaikuttaa merkittävästi pienimmän neliösumman menetelmällä saataviin estimaatteihin ja tuloksena saatava malli ei tällöin edusta suurinta osaa havaintoaineistosta. Robustin regressioanalyysin pääasiallisena tarkoituksena on sovittaa havaintoaineistoon malli, joka ei ole herkkä poikkeaville havainnoille.

Esitietovaatimukset

Esitietoina vaaditaan todennäköisyyslaskennan perusteet (esim. Todennäköisyyslaskennan kurssi), Tilastollinen päättely ja Lineaariset mallit.

Luentoajat

Kaikki luennot pidetään Exactumissa.

III periodi

ke 14-16, B120 (15.1.2014 alkaen)
 to 10-12, D123 (16.1.2014 alkaen)

Viimeiset luennot ovat keskiviikkona 19.2.

Laskuharjoitustehtävät

Kokeet

Kurssikoe: keskiviikko 26.02.2014, 14.00-16.00, B120

Yleistentit: 4.3.2014, klo 12-16, A111 tai B123

Kirjallisuus

Luentorunko

Sopivaa oheis- ja lisälukemistoa:

• Rousseeuw, P. J. and Leroy, A. M. (1987). Robust Regression & Outlier Detection. New York: Wiley
• Huber, P. J.  and Ronchetti, E. M. (2009). Robust Statistics, 2nd Edition. New York: Wiley
• Maronna, R. A., Martin, R. D. and Yohai, V. J. (2006). Robust Statistics: Theory and Methods. Chichester, U.K.: Wiley

Laskuharjoitukset

III periodi

ti 14-16, B321 (21.1.2014 alkaen)

Muutos: viikon 8 harjoitukset ovat torstaina 20.2 klo 10-12, D123 (luentoaikaan).

Laskuharjoitusten tekemisestä annetaan lisäpisteitä kurssikokeessa ja kahdessa ensimmäisessä yleistentissä. Lisäpisteet tulevat ainoastaan hyväksytysti suoritettujen tenttien arvosanan korotukseen. Laskuharjoituksen suoritetuksi merkkaaminen tarkoittaa sitä, että opiskelija on valmis esittämään ratkaisun harjoitustilaisuudessa. Tämä tarkoittaa siis sitä, että harjoitustilaisuudessa on oltava läsnä saadakseen hyvityksiä! Lisäpisteitä harjoitustehtävien ratkaisemisesta saa seuraavan taulukon mukaisesti:

Harjoitustyö

Kurssin voi suorittaa syventävänä opintona (8 op) tekemällä harjoitustyön (arviointi: hyväksytty/hylätty).  Harjoitustyö tulee palauttaa VIIMEISTÄÄN 18.4.2014. Jos harjoitustyössä tarvitaan korjauksia, niin korjattu versio on palautettava kahden viikon kuluessa korjausohjeiden annosta.

Ilmoittaudu

Unohditko ilmoittautua? Lähetä meilillä nimesi, opiskelijanumerosi ja mille kurssille haluaisit päästä osoitteeseen saija.pyhaniemi[at]helsinki.fi

Did you forget to register? Send your name, student number and the course you wish to participate in  to the address saija.pyhaniemi[at]helsinki.fi