Velkommen

Mitt navn er Per Kristian Rekdal og jeg er deres faglærer i "MAT110 Anvendt statistikk".

I dette faget har vi fokus på:

• Grunnleggende statistikk med anvendelser i logistikk og økonomi.
• Evnen til å bruke statistikk til å løse problemstillinger knyttet til det fagfeltet man studerer.
  
• Bruke statistikk til å se relevante sammenhenger
  
• Kunne tolke og trekke konklusjoner basert på statistiske resultat
  

Vi har også fokus på at dere i øvingstimene skal bruke programvare som GeoGebra, Wolfram Alpha og ChatGPT som verktøy.

 

Teams:

• Alle forelesningene i emnet strømmes "live" via Teams: MAT110 25V: TEAMS live-stream
• Denne linken fungerer hele døgnet og hele våren, men foreleser er der kun når det er forelesninger, dvs. tirsdager 13:15-15:00 og torsdager 13:15-15:00.
• Alle møter tas opp og legges i fanen "Panopto Video".

 

Innholdsfortegnelse:

1. Forelesningsplan
2. Foreleser
3. Hjelpelærer
4. Faginnhold
5. Undervisning
6. Ukeplan
7. Fagmateriell
8. Lærebøker
9. Arbeidskrav
10. Øvinger
11. Tvillingoppgaver
12. Eksamen

 

1. Forelesningsplan

 

Når	Dag	Uke	Hva	Øving	Nr
Januar	Tirsdag 7.	2	Faginfo + vedlegg A: mengdelære
	Torsdag 9.	2	Studieteknikk + vedlegg A: mengdelære
	Tirsdag 14.	3	Vedlegg B: kombinatorikk
	Torsdag 16.	3	Vedlegg B: kombinatorikk
	Tirsdag 21.	4	Kap 1: Fund. begreper	Øving	3
	Torsdag 23.	4	Kap 1: Fund. begreper	Øving	3
	Tirsdag 28.	5	Kap. 2 Betinget sanns.	Øving	4
	Torsdag 30.	5	Kap. 2 Betinget sanns.	Øving	4
Februar	Tirsdag 4.	6	Kap 2: Betinget sanns.	Øving	5
	Tirsdag 6.	6	Kap 2: Betinget sanns.	Øving	5
	Tirsdag 11.	7	Kap 3: Stokastiske variabler	Øving	6
	Torsdag 13.	7	Kap 3: Stokastiske variabler	Øving	6
	Tirsdag 18.	8	Kap 3: Stokastiske variabler	Øving	7
	Torsdag 20.	8	Kap 3: Stokastiske variabler	Øving	7
	Mandag 24.		Innleveringsfrist øving 1-7
	Tirsdag 25.	9	Kap 4: Diskret stok. var.	Øving	8
	Torsdag 27.	9	Kap 4: Diskret stok. var.	Øving	8
Mars	Tirsdag 4.	10	Kap 5: Kontinuerlige var.	Øving	9
	Torsdag 6.	10	Kap 6: Sentralgrensesetningen	Øving	9
	Tirsdag 11.	11	Kap 7: Statistisk inferens	Øving	10
	Torsdag 13.	11	Kap 7: Statistisk inferens	Øving	10
	Tirsdag 18.	12	Kap 8: Estimering	Øving	11
	Torsdag 20.	12	Kap 8: Estimering	Øving	11
	Tirsdag 25.	13	Kap. 8: Estimering	Øving	12
	Torsdag 27.	13	Kap. 9: Hypotese	Øving	12
April	Tirsdag 1.	14	Kap 9: Hypoteset	Øving	13
	Torsdag 3.	14	Kap 9: Hypotese	Øving	13
	Tirsdag 8.	15	Kap 10: Regresjonsanalyse	Øving	14
	Torsdag 10.	15	Kap 10: Regresjonsanalyse	Øving	14
	Mandag 14.	16	Innleveringsfrist øving 8-14 (kl. 23:59)
Mai	Fredag 23.	17	Hjemmeksamen 09-14

 

2. Foreleser:

Per Kristian Rekdal

 

E-mail: per.k.rekdal@himolde.no

Chat med PK på Teams

 

3. Hjelpelærer:

Erik Langelo

E-mail: erik.langelo@himolde.no

Chat med Erik på Teams

Tilbake til innholdsfortegnelsen

 

4. Faginnhold:

Forkunnskaper:

• Vedlegg A: Mengdelære
• Vedlegg B: Kombinatorikk

 

Del 1: Sannsynlighetslære:

Kapittel 1:	Fundamentale begreper
Kapittel 2:	Betinget sannsynlighet
Kapittel 3:	Stokastiske variabler
Kapittel 4:	Diskrete stokastiske fordelinger
Kapittel 5:	Kontinuerlige stastiske fordelinger
Kapittel 6:	Sentralgrenseteoremet

 

Del 2: Statistisk inferens

Kapittel 7:	Statistisk inferens
Kapittel 8:	Estimering og konfidensintervall
Kapittel 9:	Hypotesetesting
Kapittel 10:	Regresjonsanalyse

 

 

5. Undervisning:

Emnet er 100% nettbasert og man kan følge kurset når det passer. Kurset er også en del av bachelor i logistikk og SCM ved Høgskolen i Molde, så det holdes live forelesninger og øvingstimer. Alle forelesninger og eventuelle gjennomganger og lastes opp under Moduler og Panopto i etterkant.

Forelesninger:

Emnet gjennomfører såkalt omvendt undervisning, hvor man ser video før forelesningene. På forelesningene gjennomgås regneeksempler, øvingsoppgaver og andre live aktiviteter. Emnet har 4 forelesninger per uke. Det forventes at man forberedet til forelesningene. Alle forelesninger tas opp og legges tilgjengelig i Panopto i etterkant. Alle gjennomgåtte regneeksempler og forelesningsnotater gjøres i OneNote og er tilgjengelig live for studentene.

Øvingstimer:

Emnet har 4 øvingstimer per uke. I øvingstimene jobber dere sammen med hjelpelærere med øvingsoppgaver. For nettstudenter skal man benytte TEAMS hvor man spør spørsmål og får hjelp.

 

6. Ukeplan: 

Forelesninger: Tirsdag: 13:15 - 15:00 og torsdag 13:15 - 15:00 på rom A-1.025 og TEAMS

Øvingstimer : Torsdag: 15:15 - 17:00 og torsdag 15:15 - 17:00 på rom A-1.025 og på TEAMS

Timeedit        : Her finner dere timeplanen i "TimeTable".

Klokkeslett	Tirsdag	Torsdag
13:15 - 14:00	Forelesning  A-1.025+TEAMS	Forelesning A-1.025+TEAMS
14:15 - 15:00	Forelesning A-1.025+TEAMS	Forelesning A-1.025+TEAMS
15:15 - 16:00	Øving A-1.025	Øving A-1.025
16:15 - 17:00	Øving A-1.025	Øving A-1.025

Tilbake til innholdsfortegnelsen

 

7. Fagmateriell:

Videoer	Videoer blir lagt ut fortløpende under  Moduler og Panopto
Oppgaver	Treningsoppgaver finnes i læreboken. Den obligatorisk innleveringsoppgaven finner dere under Oppgaver.
Lærebok	Læreboken kjøpes hos bokhandelen (simolde.no)  ISBN 9 788269 236163

 

8. Lærebøker:

 

                                                       

                             Anvendt statistikk, 1.utgave - revidert versjon 2024

 

                                                         

                               Anvendt statistikk - oppgaver og løsninger, 1. utgave 2023.

 

NB: Nye utgaver for begge bøkene med en del endringer fra tidligere versjoner. Det anbefales derfor å kjøpe den nye utgaven.

Kursets lærebok "Anvendt statistikk" er skrevet av foreleser i faget Per Kristian Rekdal og kollega Bård-Inge Pettersen. Boken er spesialtdesignet for kurset for å få tettest mulig kobling mellom teori og lærebok. Boken er på norsk, er lettlest og har rom for notater.

Oppgavene som utgjør arbeidskravene er hentet fra oppgaveboken.

Bøkene kan bestilles gjennom bokhandelen.

 

9. Arbeidskrav:

Arbeidskrav: 14 øvinger hvor alle 14 må være godkjent for å gå opp til eksamen.

Innleveringsoppgavene finner dere under Oppgaver.

En øving er godkjent hvis minst 75 % er korrekt.

Det er kun to innleveringsfgrister i kurset.

• De første 1-7 øvingene må leveres før mandag 24. feb. kl. 23:59
• De siste 8-14 øvingene må leveres innen mandag 14. april kl. 23:59

 

10. Øvinger:

• Øvinger hver uke - totalt 14 øvinger
• Øvingene leveres som quiz'er i Canvas + opplasting av utregninger

 

11. Tvillingoppgaver:

Oppgaveboken er utstyrt med to typer oppgaver:

• hovedoppgaver (O-oppgaver)
  
• tvillingoppgaver (T-oppgaver)
  

 

Hovedoppgavene: (O-oppgaver)

• oppgaver med utarbeidede, komplette løsninger i del III av læreboken
• PK går gjennom utvalgte hovedoppgaver (O-oppgavder) i læreboken tilsvarende øvingene

 

Tvillingoppgaver: (T-oppgaver)

• Tvillingoppgavene er oppgaver som ligner på hovedoppgavene.
  • samme natur
  • omtrent samme vanskelighetsgrad
  • inneholder de samme poengene som tilhørende hovedoppgave
  • Tvillingoppgavene har ingen løsninger eller tilhørende videoer, og er ment som oppgaver som for
    studentene skal løse selv eller sammen med andre studenter.
  • Dersom man står fast når man løser tvillingoppgavene, kan man se på tilhørende hovedoppgavene som har både komplett løsningsforslag
  • PK går gjennom hovedoppgavene tilhørende alle 14 øvingene

 

12. Eksamen:

• Skriftlig hjemmeeksamen
• Andel: 100%
• Karakterskala: Bokstavkarakter A-F
• Varighet: 5 timer
• Tidpunkt: fredag 23. mai 2025, 09:00 - 14:00
• Hjelpemidler
  • Alle trykte og skrevne hjelpemidler
  • PC med tilgang til internett
  • GeoGebra
  • KI som f.eks. chatGPT

 

Man trenger ikke være ekspert verken på GeoGebra, chatGPT eller WolframAlpha for å ta MAT110. Vi skal lære dere opp og vise gjennom kursets gang hvordan vi kan utnytte disse verktøyene i øvingene og på eksamen, særlig GeoGebra

Samarbeid, juks og hjelp fra andre er ikke tillatt på eksamen, uansett om det er skoleeksamen eller hjemmeeksamen. Å bli tatt i juks får alvorlige konsekvenser. Se også Høgskolen i Molde sine retninglinjer.

Det er kun på eksamen det ikke er lov å samarbeide med andre. Gjennom kursets gang og innleveringene så er det imidlertid lov å samarbide, men hver student må levere inn sine øvinger,