732G54 · 7.5 credits · Basic level (G1F) · Statistik
Linear Models in Statistics 2
Active · next start HT 2026
59%
passed the latest ordinary exam
TEN2 · 15 Jan 2026 · 29 students
51%
passed the ordinary exams, all sittings over the last 5 years
TEN2 · 47 students
90%
Harder than 90% of courses at basic level
Compared with 874 courses at the same level, ordinary exams over the last three academic years. 47 students.
Part of 1 programme
Exam
TEN2 Examination
- VG
- G
- U
Ordinary exams
51% passed · 47 students
- 59%29
- 39%18
Re-exams
37% passed · 65 students
- 53%15
- 47%19
- 31%16
- 13%15
- Pass the re-exam: 37% (65 students), compared with 51% (47 students) on the ordinary exam
- Get VG: 6% (112 students)
Show small sittings (1)
Sittings with fewer than 5 students, often credit transfers or special sittings. They are not part of any figure on this page.
- 33%3
Other modules
Partial exams, hand-ins and labs. They are not part of the figures at the top.
Hand-in or lab
INL2 Submission
- G
Main rounds
100% passed · 18 students
- 100%9
- 100%9
Later rounds
100% passed · 11 students
- 100%5
- 100%6
- Pass a later round: 100% (11 students), compared with 100% (18 students) on the ordinary exam
Show small sittings (4)
Sittings with fewer than 5 students, often credit transfers or special sittings. They are not part of any figure on this page.
- 100%4
- 100%2
- 100%1
- 100%2
Other module
OPP1 Opposition
- G
Main rounds
100% passed · 53 students
- 100%28
- 100%25
Later rounds
No sittings with at least 5 students.
Show small sittings (2)
Sittings with fewer than 5 students, often credit transfers or special sittings. They are not part of any figure on this page.
- 100%2
- 100%4
About the course
Aim
Efter avslutad kurs ska den studerande kunna:
- beskriva de vanligaste metoderna för analys av icke-linjära samband
- bedöma och kritiskt diskutera kvaliteten i givna datamängder insamlade från en experimentell studie
- identifiera och välja lämpliga linjära modeller för att studera samband mellan variabler i experimentella studier
- tillämpa ANOVA på data från observationsstudier
- genomföra statistisk inferens för linjära statistiska modeller
- validera och utvärdera linjära statistiska modeller
- kritiskt granska resultatet av en utförd analys
- använda statistisk programvara för att genomföra analyserna
- författa rapporter med statistiska analyser för givna problem
- värdera generaliseringsmöjligheter som finns utifrån identifierade samband i data
- genomföra uppgifter inom givna tidsramar
Content
I kursen behandlas:
- olika skalor på responsvariabel
- generaliserade linjära modeller, exempelvis modeller med olika länkfunktioner, logistisk- och Poissonregression
- likelihoodfunktioner och maximum likelihoodskattningar
- försöksplanering med och utan block
- framställning och beräkning av regressionsmodeller för balanserade och obalanserade försöksplaner
- modeller för en- och flervägs variansanalys med fixa och/eller slumpmässiga effekter
- analys av kontraster och parvisa jämförelser
- kovariansanalys
- icke-parametriska analysmetoder för experimentella studier, exempelvis Kruskal-Wallis och Friedman test
- Examiner
- Frank Miller
- Main field of study
- Statistik