TILS1510 Missing data (2–5 cr)
Description
Kurssi käsittelee tilastollista päättelyä puuttuvan tiedon tapauksessa. Puuttuvan tiedon ongelma kohdataan lähes kaikissa empiirisissa aineistoissa ja puuttuvalla tiedolla voi olla suuri vaikutus aineiston pohjalta tehtäviin päätelmiin. Kaikille kurssilaisille suunnatussa osiossa käytetään moni-imputointia puuttuvan tiedon käsittelyyn. Kurssilla käsitellään myös erilaisia tutkimusasetelmia puuttuvan tiedon näkökulmasta.
Tilastotieteen opintosuunnan opiskelijoille suunnatussa osiossa esitellään painotukseen, moni-imputointiin ja
uskottavuuspäättelyyn perustuvat tavat puuttuvan tiedon käsittelyyn ja
sovelletaan näitä menetelmiä todellisiin ja simuloituihin aineistoihin. Osiossa käsitellään myös laskennallisten menetelmien toteuttamista (mm. EM-algoritmi) sekä keskeisiä teoreettisia tuloksia ja käytetään työvälineenä simulointia.
Learning outcomes
- ymmärtää puuttuvan tiedon vaikutuksen tilastolliseen päättelyyn,
- tuntee puuttuvan tiedon lajit,
- osaa tulkita tutkimusasetelman suunnitellusti puuttuvana tietona,
- osaa toteuttaa moni-imputoinnin ohjelmistolla
Lisäksi tilastotieteen opintosuunnan opiskelija
- osaa havaintojen painotukseen, moni-imputointiin ja mallintamiseen perustuvat tavat puuttuvan tiedon käsittelyyn
- hallitsee käsiteltyihin menetelmiin liittyvän tilastotieteen teorian
- osaa toteuttaa laskennallisia menetelmiä.
Additional information
Tilastotieteen opintosuunnan opiskelijoille kurssin laajuus on 5 op
Muilla opiskelijoilla luentoja on vähemmän ja kurssin laajuus on 2 op.
Description of prerequisites
Muilla opiskelijoilla: Datasta malliksi tai Tilastomenetelmien peruskurssi tai vastaavat tiedot, perusvalmiudet R-ohjelmiston käyttöön.
Completion methods
Method 1
Method 2
Teaching (2–5 cr)
Harjoitukset, harjoitustyö ja kurssitentti. Suoritustavat ovat tarkemmin opetusohjelmasssa.
Teaching
3/15–5/23/2021 Lectures
Exam (2–5 cr)
Kurssin lopputentti.
Suoritustavat ovat tarkemmin opetusohjelmasssa.