Monte Carlo metodar og Bayesiansk statistikk
Masteremne
- Studiepoeng
- 10
- Undervisningssemester Vår
- Emnekode
- STAT250
- Talet på semester
- 1
- Undervisningsspråk
- Norsk, Engelsk om utvekslingsstudentar deltek
- Ressursar
- Timeplan
- Litteraturliste
Emnebeskrivelse
Mål og innhold
Kurset gir en innføring i teori og praksis innen Monte Carlo statistiske metoder. Det har som mål å gi et godt grunnlag i dette feltet. Emner som behandles er generering av stokastiske variable, Monte Carlo integrasjon med tilhørende estimering av feil, Monte Carlo optimering og en relativt grundig innføring i Markov kjede Monte Carlo.
Læringsutbytte
Etter fullført emne skal studentene kunne:
- Generering av stokastiske variable med bruk av inversjonsmetoden.
- Bruk av aksepterings-forkastningsalgoritmen.
- Være i stand til å utføre Monte Carlo integrasjon med tilhørende evaluering av feil.
- Kjenne til akselerasjonsmetoder som bruk av antitetiske variable og kontrollvariable.
- Kunne bruke "importance sampling" i integrasjon.
- Beherske optimeringsalgoritmer som EM algoritmen.
- Ha et grundig kjennskap til Markov kjede Monte Carlo inklusive Metropolis-Hastings algoritme og Gibbs sampling.
Undervisningssemester
Uregelmessig.
Undervisningssted
Bergen
Krav til forkunnskaper
Ingen
Krav til studierett
For oppstart på emnet er det krav om ein studierett knytt til Det matematisk-naturvitskaplege fakultet, samt at du oppfyller ev opptakskrav
Obligatorisk undervisningsaktivitet
2 obligatoriske øvingar (gyldige i to semester: inneverande + semesteret etter).
Vurderingsformer
Munnleg eksamen.
Karakterskala
Ved sensur av emnet vert karakterskalaen A-F nytta.
Vurderingssemester
Det er ordinær eksamen kvart semester
Emneevaluering
Studentane skal evaluere undervisninga i tråd med UiB og instituttet sitt kvalitetssikringssystem.