Del1.qmd

---
title: "Del I - Dataanalys och Regression, 7.5 hp"
format: html
---

<img src="/misc/statspicai3.png" alt="Flashy time series image" class="center" width="100%"/>


> I momentet ingår insamling, bearbetning, visualisering och sammanfattning av data i programspråket R. En stor del av momentet behandlar sambands- och regressionsanalys som utmynnar i metoder för prediktion.

Förkortningen **SDM** står för kursboken [Stats: Data and Models](https://nordics.pearson.com/products/stats-data-and-models-5th-global-edition-e-book?variant=42945920630933) 5:e upplagan, global edition.

Under vissa föreläsningar länkar vi till `Extramaterial`. Det är material som inte krävs för att klara kursen, men som den nyfikne kan läsa för att få en djupare förståelse.

### **Föreläsningar**

**Föreläsning 1 - Introduktion.**\
Läs: SDM Kapitel 1 | [Slides](/slides/part1/F1.html)\
Testa dina kunskaper: [Algebra](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/algebra_basic.html) | [Summor och produkter](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/notation_sum_prod.html)

**Föreläsning 2 - Hantera och beskriva data.**\
Läs: SDM Kapitel 2 | [Slides](/slides/part1/F2.html)\
Interaktivt: [widget - histogram](/observable/histogram.qmd)\
Testa dina kunskaper: [Centralvärden](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/mean_median_mode.html) | [Kvartiler](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/quartiles_iqr.html) | [Varians](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/sample_variance.html) | [Standardavvikelse](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/standard_deviation.html)\
<details><summary>innehåll</summary>
Variabeltyper &#x2022; Frekvenstabeller &#x2022; Fördelningar &#x2022; Outliers &#x2022; Centralmått &#x2022; Spridningsmått &#x2022; Percentiler
</details>

**Föreläsning 3 - Samband mellan kategoriska variabler.**\
Läs: SDM Kapitel 3 | [Slides](/slides/part1/F3.html)\
Testa dina kunskaper: [Marginalfördelningar](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/marginal_distribution_proportions.html) | [Betingade fördelningar](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/conditional_proportion.html)\
<details><summary>innehåll</summary>
Korstabeller &#x2022; Betingade fördelningar av kategoriska variabler &#x2022; Test av hypotes om oberoende genom simulering &#x2022; Samband och kausalitet
</details>

**Föreläsning 4 - Jämföra fördelningar. Tidsserier. Transformationer.**\
Läs: SDM Kapitel 4 | [Slides](/slides/part1/F4.html)\
Testa dina kunskaper: [the Data Game](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/login/mainpage.html)
<details><summary>innehåll</summary>
Numeriska variabler betingade på kategoriska variabler &#x2022; Grafisk representation av tidsserier &#x2022; Transformering med logaritmer
</details>

**Föreläsning 5 - Standardiserade variabler och normalfördelningen.**\
Läs: SDM Kapitel 5 | [Slides](/slides/part1/F5.html)\
Extramaterial: [Hantera dataset med dplyr](/slides/part1/dplyr_demo.html)\
Testa dina kunskaper: [Z-värden, övning 1](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/calculate_zscore.html) | [Z-värden, övning 2](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/calculate_zscore2.html) | [Normalfördelningen](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/normal_68_95.html) |  [Normalfördelningstabellen, övning 1](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/ztable_part1.html) |  [Normalfördelningstabellen, övning 2](https://karlsigfrid.github.io/statisticstutor/output/exercises/ztable_part1.html)\
<details><summary>innehåll</summary>
Standardiserade variabler &#x2022; Normalfördelningen &#x2022; Beräkningar med normalfördelningen &#x2022; Normalfördelningsantagandet
</details>

**Föreläsning 6 - Samband mellan numeriska variabler. Korrelation.**\
Läs: SDM Kapitel 6 | [Slides](/slides/part1/F6.html)\
<details><summary>innehåll</summary>
Spridningsdiagram &#x2022; Korrelationskoefficienten &#x2022; Korrelation och kausalitet
</details>

**Föreläsning 7 - Enkel linjär regression.**\
Läs: SDM Kapitel 7 | [Slides](/slides/part1/F7.html)\
Extramaterial: [widget - linjär regression utan population](/observable/linreg_simple_estimates.qmd) | [widget - linjär regression med population](/observable/linreg_simple.qmd)
<details><summary>innehåll</summary>
Den enkla linjära regressionsmodellen &#x2022; Tolkning av regressionskoefficienter &#x2022; Prediktion &#x2022; Minsta kvadratmetoden &#x2022; Signifikans &#x2022; Modellantaganden och residualanalys &#x2022; R-kvadrat &#x2022; Analys av variansen
</details>

**Föreläsning 8 - Transformationer. Multipel linjär regression.**\
Läs: SDM Kapitel 8, 9.1-9-4 | [Slides](/slides/part1/F8.html)\
Extramaterial: [widget - icke-linjär regression](/observable/ickelinregression.qmd)\
<details><summary>innehåll</summary>
Transformation av variabler för regression &#x2022; Multipel linjär regression &#x2022; Adjusted R-squared
</details>

**Föreläsning 9 - Dummyvariabler i regressionsmodeller. Modellval.**\
Läs: SDM 9.5  | [Slides](/slides/part1/F9.html)\ 
<details><summary>innehåll</summary>
Dummyvariabler &#x2022; Modellval &#x2022; Överanpassning och underanpassning &#x2022; Träningsdata och testdata &#x2022; Korsvalidering
</details>


**Föreläsning 10 - Stickprov och populationer. Observationsstudier och experiment.**\
Läs: SDM kapitel 10.1-10.3 och 11.1-11.2 | [Slides](/slides/part1/F10.html)\ 
<details><summary>innehåll</summary>
Inferens &#x2022; Populationer och stickprov &#x2022; Bias &#x2022; Slumpvisa variationer &#x2022; Simple random sampling &#x2022; Populationsparametrar och statistika &#x2022; Observationsstudier &#x2022; Experiment
</details>

**Föreläsning 11 - Osäkerhet och Sannolikhet.**\
Läs: SDM Kapitel 12 och 13 \| [Slides](/slides/F11Sannolikhet.pdf)\
Interaktivt: [slantsingling](/observable/storatalenslag_bernoulli.qmd)\
Extramaterial: [TedTalk om sannolikheter](
https://youtu.be/0m5bg2hpHNw)
<details><summary>innehåll</summary>
Sannolikhetstolkningar &#x2022; Händelser &#x2022; Union &#x2022; Snitt &#x2022; Sannolikhetsberäkningar &#x2022; Venn diagram &#x2022; Kombinatorik
</details>

**Föreläsning 12 - Betingade sannolikheter och Bayes sats.**\
Läs: SDM Kapitel 13 \| [Slides](/slides/F12BetingadeSlhBayesSats.pdf)\
Interaktivt: [bayessats](/observable/bayestheorem.qmd)\
Extramaterial: [artikel om Bayes sats och snabbtest för Covid-19](https://www.varsity.co.uk/science/21149)
<details><summary>innehåll</summary>
Betingad sannolikhet &#x2022; Multiplikationsregeln &#x2022; Oberoende händelser &#x2022; Disjunkta händelser &#x2022; Bayes sats &#x2022; Lagen om total sannolikhet 
</details>

### **Räkneövningar**

Övningarna i kursboken [Stats: Data and Models (SDM)](https://nordics.pearson.com/products/stats-data-and-models-5th-global-edition-e-book?variant=42945920630933) hänvisas till med kapitelnummer följt av övningsnummer.

**Övning 1 - Beskrivande statistik.**\
Uppgifter: SDM 2.1, 2.2, 2.6, 2.7, 2.11, 2.15, 2.16, 2.17, 2.20, 2.21, 2.24, [Extra övningar](/exercises/session1_extra_exercises.pdf). 

**Övning 2 - Samband mellan kategoriska variabler. Transformationer.**\
Uppgifter:  SDM 3.1, 3.3, 3.5, 3.6, 3.7, 3.9, 3.25, 3.39, 3.41, 4.1, 4.3, 4.14, 4.17, 4.45.

**Övning 3 - Standarisering och normalmodellen.**\
Uppgifter: SDM 5.1, 5.2, 5.4, 5.5, 5.8, 5.10, 5.14, 5.16, 5.17, 5.30, 5.42, 5.48.

**Övning 4 - Samband mellan numeriska variabler. Korrelation och enkel linjär regression.**\
Uppgifter:  SDM 6.2,  6.3, 6.5, 6.6, 6.9, 6.14, 6.20, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.7, 7.9, 7.11, 7.13, 7.15, 7.19, 7.23, 7.27, 7.52.

**Övning 5 - Multipel linjär regression.**\
Uppgifter: SDM Kapitel 8.18, 8.20, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.9, 9.13, 9.14, 9.15, 9.16, 9.22, 9.28.

**Övning 6 - Sannolikheter för händelser. Kombinatorik.**\
Uppgifter: SDM 12.2, 12.5, 12.7, 12.9, 12.12, 12.16, 12.21, 12.27, 12.29, 12.31, 12.34, 12.36, 12.39, 12.41, 12.49, 12.52.

**Övning 7 - Oberoende händelser. Betingning och Bayes sats.**\
Uppgifter: SDM 13.1, 13.5, 13.7, 13.10, 13.12, 13.14, 13.18, 13.21, 13.24, 13.31, 13.47, 13.49.

**Övning 8 - Repetition.**\
Repetitionstillfälle.

### **Datorlaborationer**

**Datorlaboration 1 - Introduktion till R.**\
Uppgifter: [html](/datorlab/lab1/DatorLab1.qmd)

**Datorlaboration 2 - Beskrivande statistik och visualisering i R.**\
Uppgifter: [html](/datorlab/lab2/DatorLab2.qmd) | <a href="https://github.com/StatisticsSU/SDA1/raw/main/datorlab/lab2/DatorLab2.qmd" download>quarto</a> 

**Datorlaboration 3 - Samband mellan två kategoriska variabler. Samband mellan en kategorisk och en numerisk variabel. Tidsserier.**\
Uppgifter: [html](/datorlab/lab3/DatorLab3.qmd) | <a href="https://github.com/StatisticsSU/SDA1/raw/main/datorlab/lab3/DatorLab3.qmd" download>quarto</a> 

**Datorlaboration 4 - Korrelation. Enkel och multipel linjär samt icke-linjär regression.**\
Uppgifter: [html](/datorlab/lab4/DatorLab4.qmd) | <a href="https://github.com/StatisticsSU/SDA1/raw/main/datorlab/lab4/DatorLab4.qmd" download>quarto</a>

### **Inlämningsuppgift**

**Inlämningsuppgift 1.**\
[html](assignments/assignment1/Assignment1.qmd) | <a href="https://github.com/StatisticsSU/SDA1/raw/main/assignments/assignment1/Assignment1.qmd" download>quarto</a> | <a href="https://github.com/StatisticsSU/SDA1/raw/main/docs/assignments/assignment1/inlämningsuppgift1_mer_info.pdf" download>Mer info</a>
<!--
Uppgifter: [html](/assignments/assignment1/Assignment1.html) | <a href="https://raw.githubusercontent.com/StatisticsSU/SDA1/main/assignments/assignment1/Assignment1.qmd" download>quarto</a> 
-->