st3glm广义线性模型
模块供应商: Mathematics and Statistics
学分数： 10 [5 ECTS credits]
水平:6
教学用语： 秋天 term module
先决条件: ST1PS Probability and Statistics and ST2LM Linear Models or ST2LMD Linear Models and Data Analysis
模块化的必备条件:
相关内容:
模块被排除在外:
目前从: 20.21/2
模块召集人: 托德教授
电子邮件: s.c.todd@reading.ac.uk
模块类型：
概述模块描述：
该模块扩展了线性模型，引入了用于分析非正态数据的广义线性建模框架，特别关注常用的模型，如逻辑回归和对数线性模型。
目的:
统计建模是nba投注涉及植物和动物（包括人类）的工业和生物过程的基本特征。 从这样的过程中自然产生了许多类型的数据。 在本模块中，我们关注以比例表示的数据（例如，在给定批次中种子发芽的比例或成分失败的比例）或以计数形式表示的数据（例如，在某一地区发现的特定物种的动物数量）。 该模块的目的是探索相关的统计建模方法来分析这些类型的数据。
可评估的学习成果：
By the end of the module it is expected that the student will have:
• familiarity with the logistic regression model for binary data analysis and the log-linear model for count data;
• an ability to use computer software to fit and assess regression models for binomial and Poisson data, and to interpret results;
• an awareness of the relationship between contingency tables and Poisson models.
额外的结果:
大纲内容:
二值数据的Logistic建模：线性Logistic模型中的二项分布、参数估计； ED50的生物测定和估计； 采用偏差分析进行模型比较。 计数数据的对数线性模型； 多项式模型; 列联表分析。
教学方法简述：
讲座由辅导课和实践课支持。
| 秋天 | 春天 | 夏天 | |
| 讲座 | 20. | ||
| 实践课程和工作坊 | 3 | ||
| 引导自主学习： | 77 | ||
| 按学期划分的总学时 | One hundred. | ||
| 模块总学时 | One hundred. |
| 方法 | 百分比 |
| 笔试 | 70 |
| 设置运动 | 30. |
总结性评核-考试：
2小时。
总结性评估-课程作业和课堂测试：
设定练习任务。
形成性评价方法：
问题单和实践。
逾期提交的处罚：
支助中心将对逾期提交的工作实行下列处罚：
- 在原定截止日期（或任何正式同意的延期截止日期）之后提交的作业：截止日期后的每个工作日（或其中的一部分）将从该作业的总分数中扣除10%的分数，最多可达五个工作日；
- 如果作品在原始截止日期（或任何正式同意的截止日期延长）后超过五个工作日提交：将记录零分。
You are strongly advised to ensure that coursework is submitted by the relevant deadline. 您应该注意，建议在未完成状态下提交作业，而不是没有提交任何作业。
通过考试的评估要求：
总分至少达到40%。
重新安排:
8月/ 9月的考试时长为2小时，补考模块分数为考试分数（One hundred.%考试分数）和考试分数加上以前的课程分数（70%考试分数，30.%课程分数）中较高者。
额外费用（适用时指定）：
1) Required text books: None
2) Specialist equipment or materials: None
3) Specialist clothing, footwear or headgear: None
4) Printing and binding: None
5) Computers and devices with a particular specification: None
6) Travel, accommodation and subsistence: None
最后更新: 20.21年6月28日
本模块描述中包含的信息不构成学生合同的任何部分。