Tentalabbet

ETE410 · 3 credits · Basic level (G1F) · Inget huvudområde

Statistical modelling for enviromental and health data

Active · next start HT 2026

100%

passed the latest regular sitting

LAB1 · 12 Dec 2025 · 9 students

100%

passed the regular sittings, all sittings over the last 5 years

LAB1 · 9 students

This module only reports passing results, so the pass rate does not show how many did not pass.

Hand-in or lab

LAB1 Computer laboratory work 1

  • G

Main rounds

100% passed · 9 students

  • 100%9

Later rounds

No sittings with at least 5 students.

    Other modules

    Partial exams, hand-ins and labs. They are not part of the figures at the top.

    Hand-in or lab

    LAB2 Computer laboratory work 2

    • G

    Main rounds

    100% passed · 9 students

    • 100%9

    Later rounds

    No sittings with at least 5 students.

      Hand-in or lab

      LAB3 Computer laboratory work 3

      • G

      Main rounds

      100% passed · 9 students

      • 100%9

      Later rounds

      No sittings with at least 5 students.

        About the course

        Aim

        Kursen avser att lära den studerande förstå och utnyttja grundläggande statistiska begrepp som är relevanta för att analysera data från olika tillämpningar inom miljö- och hälsoområdet. Kursen kommer ge studenten en bred kännedom om statistiska begrepp, regressionsmetoder och verktyg för att relatera olika beroende variabler till möjliga förklarande variabler.

        Efter fullgjord kurs förväntas studenten kunna:

        • redogöra för antagandena bakom parametriska modeller som används inom miljö- och hälsovetenskap,
        • bedöma modellanpassning av en regressionsmodell till data och veta hur man identifierar, diagnostiserar och åtgärdar potentiella problem,
        • förklara skillnaden mellan samt använda multipel linjära regression, logistisk regression och Coxregression,
        • motivera behoven av och fördelarna med omsamplingsmetoder vid regressionsanalys, särskilt korsvalidering, för att förstå modellens prediktiva förmåga,
        • tillämpa genomgångna statistiska modeller på verkliga data.

        Content

        Multipel linjär regression. Logistisk regression. Introduktion till överlevnadsanalys med Coxregression. Modellanpassning och diagnostik. Modellvalidering. Korsvalidering för att bedöma prediktionsförmåga.

        Examiner
        Martin Singull
        Scheduled hours
        16 h
        Main field of study
        Inget huvudområde
        Syllabus on Studieinfo ↗