Grundläggande begrepp såsom sannolikhet, betingad sannolikhet och oberoende händelser. Diskreta och kontinuerliga modeller, bland annat normalfördelningen, binomialfördelningen och poissonfördelningen. Centrala gränsvärdessatsen och stora talens lag. Läges- och spridningsmått för stokastiska variabler och datamängder.
Beskrivande statistik. Grafisk visualisering av datamängder. Indexkonstruktion och offentlig statistikproduktion.
Punktskattningar. Konfidensintervall för väntevärde i normalfördelning. Konfidensintervall för andelar och skillnad i väntevärden och andelar. Hypotesprövning.
Efter fullgjord kurs förväntas studenten kunna
- ställa upp elementära statistiska modeller för experiment
- ange standardmodeller och redogöra för tillämpbarheten för dessa i givna exempel
- beskriva datamängder med sammanfattande mått, såsom läges-, spridning- och beroendemått, och presentera data grafiskt
- definiera olika förekommande offentliga index och konstruera index i en konkret tillämpning
- ange standardmodeller och redogöra för tillämpbarheten för dessa i givna exempel
- använda standardmetoder för att bestämma uppskattningar av storheter och kvantifiera osäkerheten i dessa skattningar
- redovisa hur mätosäkerhet påverkar slutsatser och kvantifiera risker och felsannolikheter vid statistisk hypotesprövning
- redogöra för de grundläggande principerna bakom urvalsundersökningar och kritiskt granska statistiska uppgifter
- använda statistiska programpaket
För att uppnå högsta betyg förväntas studenten dessutom kunna följande:
- Kombinera samtliga ovannämnda begrepp och metoder för att lösa mer sammansatta problem.
