Studieguide

Studieperiodens (kursens) lärandemål

- Den studerande kan grundläggande sannolikhetslära och kan använda olika statistiska fördelningar för att lösa problem
- Den studerande kan statistiskt analysera och på ett relevant sätt presentera ett datamaterial
- Den studerande kan anpassa regressionsmodeller till olika datamaterial

Studieperiodens (kursens) innehåll

Statistik
- deskriptiv statistik
- sannolikhetslära
- vanliga diskreta och kontinuerliga fördelningar
- Excel som verktyg för att analysera data

Kurvanpassning och regression
- matriskalkyl och linjär algebra
- linjär regression – minsta kvadratmetoden
- linearisering
- matematisk programvara (Excel, Mathcad eller annat program) för att konstruera regressionsmodeller

Förkunskapskrav

Funktioner och ekvationer 1
Geometri och vektorer
Funktioner och ekvationer 2
Derivator och integraler

Bedömningskriterier, tillräcklig (1)

Statistik och beräkningskompetenser: Känner till grunderna i statistik och kan utföra enkla beräkningar
Kurvanspassning och regression: Känner till grunderna i regressionsanalyser
Beräkningsprogram: Kan använda ett beräkningsprogram för lösning av grundläggande problem

Bedömningskriterier, goda-synnerligen goda (3-4)

Statistik och beräkningskompetenser: Är insatt i statistik och kan utföra relevanta beräkningar
Kurvanspassning och regression: Är insatt i begreppet regression och kan utföra kurvanpassning av tekniska modeller
Beräkningsprogram: Kan använda ett beräkningsprogram för lösning av tillämpade problem

Bedömningskriterier, berömliga (5)

Statistik och beräkningskompetenser: Är väl insatt i statistik och kan utföra mer avancerade statistiska kalkyler.
Kurvanspassning och regression: Kan självständigt utföra kurvanpassningar och regressioner av mer avancerade tekniska modeller
Beräkningsprogram: Kan använda fler än ett beräkningsprogram för lösning av problem inom maskintekniken

Läromaterial

- Teorikompendium och övningsuppgifter
- Relevanta läroböcker som rekommenderas vid kursstart