AØKA08070U Multivariat analyse og kategoriserede data

Årgang 2022/2023
Engelsk titel

Multivariate Analysis and Categorised Data

Uddannelse
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 endt kursus forventes den studerende at kunne:

 

Viden:

  • Redegøre for teorien for faktoranalysemodeller, for lisrelmodeller for korrelationsstrukturer og for log-lineære modeller for kategoriserede data 
  • Beskrive formålet med analyser med disse modeller
  • Beskrive SAS-procedurerne til estimation af disse modeller.
  • Diskutere teorierne for fagets emner.

 

Færdigheder:

  • Analysere data  på korrelationsdata og kategoriserede data, så mest muligt informationen i data bringes frem i lyset og at kunne fortolke disse resultater i forhold til emnefeltet.
  • Analysere data ved hjælp af modellerne, så mest muligt information i dataene brunges frem i lyseet og at kunne relatere resultaterne til den virkelighed dataene stammer fra.

 

Kompetencer:

  • Samarbejde med andre faggrupper herunder statistikere, om modellerne for data og ved brug af den praktiske ansalyse.
  • 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' på Bacheloruddannelsen i Økonomi, Københavns Universitet

Kurset forudsætter viden svarende til faget "Økonometri I" på Bacheloruddannelsen i Økonomi, Københavns Universitet og som minimum skal følges sideløbende med "Multivariat analyse og kategoriserede data"

For udefra kommende forudsættes et matematisk orienteret statistik kursus.

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.


Restriktioner vedr en pandemi:
Undervisningen i dette kursus kan blive ændret til hel eller delvis online undervisning i tilfælde af en pandemi. Hvis dette sker, vil ændringen blive oplyst i Absalon og i studie beskeder på KUnet (for indskrevne studerende).
Lektionsplan:
3 timers forelæsning hver uge fra uge 36 til 50 (undtagen uge 42)

Skema:
Overordnet skemaet for KA fag kan ses på KUnet:
"BA i Økonomi" eller "KA i Økonomi" => "Kurser og Undervisning" => "Planlægning og Overblik" => "Dit skema"

Tid og sted:
Tidspunkt og lokale kan ses ved at trykke på linket under "Se skema" i højre side. E står for Efterår.
Hvis linket ikke virker, kan det samme ses her:
https:/​/​skema.ku.dk/​ku2223/​dk/​module.htm
-Vælg: “2200-Økonomisk Institut” (vent tålmodigt)
-Vælg: “2200-E22; [Navn på kursus]”
-Vælg: ”Liste - ugedage”
-Vælg “Efterår/Autumn”
-Tryk: “Se skema”

Bemærk venligst:
- At forelæsninger kan ændre dag og tid uden accept af de tilmeldte. Hvis dette sker vil du kunne se de nye tider i dit personlige skema på KUnet og i MyUCPH-appen samt via linkene i højre side og ovenstående link.
- At det er den studerendes eget ansvar løbende gennem uddannelsen at holde sig orienteret om sit studie, sin undervisning, sit skema, sine eksamener mv. via studieordningen, studiesiderne og studiebeskeder på KUnet. Dertil via kursusbeskrivelserne, Digital Eksamensportalen, Absalon, det personlige skema på KUnet og myUCPH-appen mm.
  • Kategori
  • Timer
  • Forelæsninger
  • 42
  • Forberedelse (anslået)
  • 116
  • Eksamen
  • 48
  • I alt
  • 206
Skriftlig
Individuel

 

De studerende modtager feedback på de obligatoriske afleveringsopgaver.

Point
7,5 ECTS
Prøveform
Skriftlig aflevering
Prøveformsdetaljer
Individuel tag-hjem eksamen af ca 48 timers varighed.

De studerende må sparre med hinanden om den stillede opgave. Hver eksaminand får et individuelt stillet datasæt. Opgaven skal besvares og afleveres individuelt.

Vedr. varighed og afleveringsfrist:
Grundet andre eksamener og helligdage i eksamensperioden er der afsat en periode på 2 til 3 uger, hvor opgaven skal løses indenfor. Den studerende vælger selv, hvornår opgaven løses og afleveres inden for den afsatte periode. Der må således gerne afleveres før afleveringsfristen. Se perioden og fristen under "Eksamensperiode".
Underviser informerer de studerende om forholdene omkring løsning af eksamen.
__
Krav til indstilling til eksamen

For at den studerende kan deltage i eksamen skal den studerende løbende over semesteret og til de angivne frister:

  • Aflevere og have godkendt 2 ud af 2 obligatoriske afleveringsopgaver.

___

Hjælpemidler

Alle hjælpemidler tilladt til den skriftlige eksamen.

Bedømmelsesform
7-trins skala
Censurform
Ingen ekstern censur
__
Eksamensperiode

Den ordinære eksamen foregår indenfor perioden:

9. december 2022 kl 14 til 2. januar 2023 kl 9.00

 

Eksamensinformationer:

Flere informationer oplyses i Digital Eksamen midt i semesteret.

I særlige tilfælde besluttet af Instituttet kan reeksamen ændres til en anden form, dato og et andet tidspunkt end oplyst.

 

Læs om eksamensregler, hjælpemidler mm på  bachelor og kandidat.

__

Reeksamen

Den skriftlige reeksamen foregår indenfor perioden:

10. februar 2023 kl 9.00 til 24. februar 2023 kl 9.00 

 

Reeksamensinformationer:

Flere informationer oplyses i Digital Eksamen i februar.

I særlige tilfælde besluttet af Instituttet kan reeksamen ændres til en anden form, dato og et andet tidspunkt end oplyst.

 

Læs om eksamensregler, hjælpemidler mm på  bachelor og kandidat.

Kriterier for bedømmelse

Bedømmelseskriterierne er baseret på indholdet i målbeskrivelsen.

 

For at opnå den højeste karakter ”12” skal den studerende med en fremragende præsentation og med ingen eller få uvæsentlige mangler, demonstrere at den studerende udtømmende opfylder fagets målbeskrivelse og de opstillede punkter for viden, færdigheder og kompetencer.

 

For at bestå eller opnå karakteren 02 skal den studerende med en tilstrækkelig præstation, demonstrere minimalt acceptable grad af opfyldelse af fagets målbeskrivelse og de opstillede punkter for viden, færdigheder og kompetencer.