Hoppa till huvudinnehållet

AI204V Dataanalys av marknader och produkter III 2,5 hp

Dataanalys, hypotesprövning, prognoser, ekonometriska modeller med logistisk regressionsanalys och paneldata regression, logit, probit, multinomial logit, ordnad logit, tvärsnittsdata, tidsseriedata och paneldata, longitudinella data, modellantaganden, random effects, fixed effects, Excel, R och/eller Python.

Kursomgångar saknas för aktuella eller kommande terminer.
Rubriker med innehåll från kursplan AI204V (VT 2021–) är markerade med en asterisk ( )

Innehåll och lärandemål

Kursinnehåll

Dataanalys, hypotesprövning, prognoser, ekonometriska modeller med logistisk regressionsanalys och paneldata regression, logit, probit, multinomial logit, ordnad logit, tvärsnittsdata, tidsseriedata och paneldata, longitudinella data, modellantaganden, random effects, fixed effects, Excel, R och/eller Python

Lärandemål

Efter kursen ska studenten ha goda praktiska och teoretiska kunskaper i olika ekonomeriska metoder  och i moderna programvaror för dataanalys med fokus på logistisk regressionsanalys och paneldata regression, för analys av marknader och produkter, med betoning på bygg- och fastighetsekonomiska, företagsekonomiska, nationalekonomiska och finansiella tillämpningar. Efter genomgången kurs ska studenten kunna använda moderna programvaror som och digitala verktyg för att:

1) formulera och tillämpa olika ekonometriska metoder med betoning på logistisk regression och paneldata regression.

2) estimera, tolka och presentera resultat av logistisk regressionsanalys och paneldata regressionsanalyser.

3) kritiskt använda egna och andras ekonometriska resultat

4) tillämpa några vanligen förekommande metoder som används i analys av big data

5) beskriva skillnader mellan övervakad och oövervakad inlärning

i syfte att ge stöd till beslutsfattare att fatta beslut som leder till en mer hållbar och allokering av knappa resurser

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet

Behörighet: Högskoleingenjörsexamen, teknologie kandidatexamen, civilingenjörsexamen, teknologie masterexamen, arkitektexamen.

Rekommenderade förkunskaper

Ingen information tillagd

Utrustning

Ingen information tillagd

Kurslitteratur

Ingen information tillagd

Examination och slutförande

När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.

Betygsskala

P, F

Examination

  • TEN1 - Hemtentamen, 2,5 hp, betygsskala: P, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Etiskt förhållningssätt

  • Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
  • Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
  • Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Ytterligare information

Kursrum i Canvas

Registrerade studenter hittar information för genomförande av kursen i kursrummet i Canvas. En länk till kursrummet finns under fliken Studier i Personliga menyn vid kursstart.

Ges av

Huvudområde

Samhällsbyggnad

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Påbyggnad

Ingen information tillagd

Kontaktperson

Han-suck Song han-suck.song@abe.kth.se

Övrig information

AVSEDD FÖR YRKESVERKSAMMA INOM BRANSCHEN!