Multivariata metoder

Mål

Efter avslutad kurs ska den studerande kunna:

• redogöra för de vanligaste statistiska multivariata metoderna
• använda lämpliga statistiska metoder för bearbetning och analys av multivariata data
• tillämpa metoder som passar för de statistiska problem som uppkommer i datamaterial med flera slumpvariabler
• kritiskt bedöma kvalilteten hos multivariata data och tolka resultat av multivariata analyser
• muntligt och skriftligt redogöra för valda lösningar av problemställningar för multivariata data
• kritiskt diskutera lämpligheten av valda multivariata metoder för olika typer av frågeställningar och data
• redogöra för forskningsfrågor där multivariata metoder används
• genomföra uppgifter inom givna tidsramar

Innehåll

I kursen behandlas matematiska tekniker som används inom multivariata metoder, exempelvis linjära transformationer och rotationer, matrisalgebra samt olika metriker. I kursen behandlas vidare de vanligaste multivariata metoderna, som exempelvis principalkomponentanalys, explorativ och konfirmativ faktoranalys, diskriminantanalys, kanonisk korrelation, multivariat regressions- och variansanalys och flerdimensionell skalning. Även multivariat normalfördelning och fördelningar för linjära och kvadratiska former samt konfidensområden och test för multivariata data, så som exempelvis Hotellings T2, Wilk’s Lambda samt Van Valen’s test för lika varianser behandlas. Dessutom behandlas aktuella forskningsfrågor om multivariata metoder.