AØKA08070U Multivariat analyse og kategoriserede data

Årgang 2018/2019
Engelsk titel

Multivariate Analysis and Categorised Data

Uddannelse

Bacheloruddannelsen i økonomi - valgfag efter 2. år
Kandidatuddannelsen i økonomi - valgfag.

MSc program i matematik-økonomi

Kursusindhold

Kursets første halvdel omhandler faktoranalysemodeller og lisrelmodeller i flerdimensionale datamaterialer, hvor afhængigheden mellem kontinuerte variable beskrives ved deres kovarians/korrelation. Det teoretiske grundlag for kursets anden halvdel er de log-lineære modeller, ved hjælp af hvilke man kan gennemføre en samlet beskrivelse af samvariationen eller afhængighederne mellem flere diskrete variable. Teorien for de log-lineære modeller for tabeller af højere dimension gennemgås med hovedvægten lagt på modeludvælgelse og fortolkning af den model, der udvælges til beskrivelse af materialet.

Som en introduktion gives en kort repetition af de vigtigste matrixoperationer, herunder dekomponering i egenværdier og egenvektorer, herunder også brug af SAS. Herefter gennemgås i første halvdel af kurset de grundlæggende modeller for multivariat analyse: Faktoranalyse, herunder principalkomponentmetoden, og LISREL-modeller (Structural Equation Modelling). I disse modeller indgår de variable på lige fod og ikke i form af responsvariable og forklarende variable som i regressionsmodeller.

For diskrete variable analyseres i kursets anden halvdel større datasæt med flere kategoriserede variable, der ligeledes indgår simultant på lige fod i modellen. Det skal ses som en modsætning til fx logistiske regressionsmodeller, hvori visse variable er responsvariable (altså specielt interessante), mens andre er forklarende variable.

Som en introduktion til modellerne for sådanne kategoriserede variable tales om likelihoodteori og eksponentielle familier, der anvendes for de log-lineære modeller, der anvendes i analyserne. Alle de praktiske analyser i kurset afvikles ved brug af SAS

Målbeskrivelser

Efter kursets afslutning skal den studerende

Viden:

  • have kendskab til teorien for faktoranalysemodeller og lisrelmodeller for korrelationsstrukturer og log-lineære modeller for kategoriserede data
     
  • have kendskab til formålet med analyser med disse modeller
     
  • have kendskab til SAS-procedurerne til estimation af for disse modeller

 

Færdigheder:

  • evne til at læse videnskabelig litteratur om teorien for disse emner
     
  • evne til at læse videnskabelig litteratur, der anvender modeller for disse datatyper
     
  • have erhvervet et tilstrækkeligt kendskab til den praktiske analyse ved hjælp af modellerne, så den studerende efter kurset kan samarbejde med andre faggrupper, herunder statistikere, om udarbejdelsen modeller for data
     
  • evne til selv at analysere data ved hjælp af modellerne og at relatere resultaterne til den virkelighed data stammer fra.
     

Kompetencer:

  • kunne udføre analyser på korrelationsdata og kategoriserede data, så mest muligt informationen i data bringes frem i lyset og fortolke disse resultater i forhold til emnefeltet

Erling B. Andersen: Noter til Multivariate Statistiske Metoder med SAS, Revideres og opdateres løbende af Anders Milhøj. Ca 150 sider.


Erling B. Andersen og Anders Milhøj: Introduction to the Analysis of Categorical Data. Heidelberg. Revideres og opdateres løbende af Anders Milhøj. Ca 150 sider

Pensum skaffes via henvendelse til underviseren.
 

Kurset forudsætter viden svarende til faget 'Sandsynlighedsregning og Statistik' og, som minimum sideløbende, faget Econometrics I/ Økonometri I. For udefra kommende forudsættes et matematisk orienteret statistikkursus. Forhåndskendskab til programpakken SAS er ikke nødvendigt.
Forelæsningerne gennemføres ved tavlegennemgang af teorien samt hyppig brug af online gennemgang af SAS-programmer. Desuden regnes opgaver, herunder også praktisk dataanalyse med SAS, som en del af forelæsningerne. Der er to obligatoriske hjemmeopgaver, der rettes, for at sikre feedback.
Lektionsplan:
3 timers forelæsning hver uge fra uge 36 til 50 (undtagen uge 42)

Skemaet for BA kan ses på https:/​/​intranet.ku.dk/​polit_ba/​undervisning/​Lektionsplan-E18/​skemaer/​Sider/​default.aspx
og KA på https:/​/​intranet.ku.dk/​polit_ka/​undervisning/​Lektionsplan-E18/​skemaer/​Sider/​default.aspx

Tid og sted:

Tidspunkt og lokale kan ses ved at trykke på linket under "Se skema" i højre side. Forelæsningens tider vises under hvert link (E står for Efterår)

Hvis linket ikke virker, kan det samme ses her:
https:/​/​skema.ku.dk/​ku1819/​dk/​module.htm
-Vælg: “2200-Økonomisk Institut” (vent tålmodigt)
-Vælg: “2200-E18; [Navn på kursus]”
-Vælg: ”Liste - ugedage”
-Vælg “Efterår/Autumn – uge 31-5”
-Tryk: “Se skema”
  • Kategori
  • Timer
  • Eksamen
  • 74
  • Forberedelse
  • 90
  • Forelæsninger
  • 42
  • I alt
  • 206
Point
7,5 ECTS
Prøveform
Skriftlig aflevering, 14 dages
tag-hjem eksamen. Hver eksaminand får et individuelt stillet datasæt, som skal besvares og afleveres individuelt. De studerende må dog gerne sparre om den stillede opgave.
_
Krav til indstilling til eksamen

For at den studerende kan indstilles til eksamen skal to obligatoriske opgaver være afleveret og godkendt.

_

Hjælpemidler
Alle hjælpemidler tilladt
Bedømmelsesform
7-trins skala
Censurform
Ingen ekstern censur
____
Eksamensperiode

Den skriftlige tag-hjem eksamen foregår fra

8. december 2018 kl 10.00 til 29. december 2018 kl 10.00 

 

Eksamensinformation:

Indskrevne studerende kan læse mere om eksamen, regler, hjælpemidler og se listen af eksamensdatoer mm på eksamenssiderne for bachelorstuderende og kandidatstuderende.

_

Reeksamen

foregår fra

9. februar 2019 kl 10 til 23. februar 2019 kl 10.00 

 

Reeksamensinformation:

Ved få tilmeldte kan reeksamen ændres til en mundtlig eksamination inklusiv ændring af dato, tid og sted, hvilket vil blive oplyst af Eksamenskontoret.

 

Indskrevne studerende kan læse mere om reeksamen, regler, hjælpemidler og se listen af reeksamensdatoer mm på eksamenssiderne for bachelorstuderende og kandidatstuderende.

Kriterier for bedømmelse

For at opnå den højeste karakter skal den studerende med en fremragende præsentation og med ingen eller få uvæsentlige mangler, demonstrere de i målbeskrivelsens opstillede punkter for viden, færdigheder og kompetencer.