Gå direkt till huvudinnehåll
MyCourses MyCourses
  • Högskolor
    Handelshögskolan (BIZ) Högskolan för elektroteknik (ELEC) Högskolan för ingenjörsvetenskaper (ENG) Högskolan för kemiteknik (CHEM) – Andra guider (CHEM) – Anvisning för literaturarbeten (CHEM) Högskolan för konst, design och arkitektur (ARTS) Högskolan för teknikvetenskaper (SCI) Andra studier Språkcentret Open University Biblioteket Aalto university pedagogical training program UNI (exams) Sandbox
  • Länkar till tjänster
    MyCourses - Instructions for Teachers - Teacher book your online session with a specialist - Digital tools for teaching - Data protection instructions for teachers - Anvisningar för studerande - Workspace for thesis supervision Sisu Studentguide Courses.aalto.fi Unverisitets bibliotek - Resourcesguides - Imagoa / Öppen vetenskap och användning av bilder IT-tjänster Campus - Byggnads öppettider Restaurants in Otaniemi AUS Aalto-universitetets studentkår Aalto Marketplace
  • ALLWELL?
    Studiekompetens Stöd för studerande Starting Point of Wellbeing Om AllWell? -enkäten
  •   ‎(sv)‎
      ‎(en)‎   ‎(fi)‎   ‎(sv)‎
  • Toggle Search menu
  • Du är för tillfället inloggad som gästanvändare (Logga in)

close

Can not find the course?
try also:

  • Sisu
  • Courses.aalto.fi

MS-E2112 - Multivariate Statistical Analysis D, Lecture, 9.1.2023-21.4.2023

  1. Framsida
  2. Kurser
  3. högskolan f?...
  4. department of...
  5. ms-e2112 - mu...
 
Kursens beskrivning
 

Allmänt

  • Allmänt

    Allmänt

    This course is an introduction to multivariate statistical analysis. The goal is to learn basics of common multivariate data analysis techniques and to use the methods in practice. Software R is used in the exercises of this course. The topics of the course are multivariate location and scatter, principal component analysis, bivariate correspondence analysis, multiple correspondence analysis, canonical correlation analysis, discriminant analysis, classification, and clustering.  

    Note that all the lectures and exercise classes are given on campus. Remote attendance is not possible. 

    Before the course starts, make sure that you know how to calculate the univariate means, medians, variances, and max and min values. Familiarize yourself with the correlation coefficients and common graphical presentations (boxplots, scatter plots, histograms, bar plots, pie charts) of data. Learn to calculate the multivariate mean vector and covariance matrix. Make sure that you know what is a cumulative distribution function, a probability density function, and a probability mass function. Make sure that you know what is the expected value of a random variable. Read about univariate and multivariate normal distributions and elliptical distributions. Make sure that you know what is meant by central symmetric distributions and skew distributions. Recall what are the determinant, eigenvectors and eigenvalues of a matrix and make sure that you know what is meant by a symmetric matrix and a positive definite matrix.

    How to pass this course?

    You are expected to:

    -Attend the lectures and be active - not compulsory, no points, but highly recommended. 

    -Submit your project work on time - THIS IS COMPULSORY - max 6 points.

    -Take the exam - max 24 points. 

    -Participate to weekly exercises (group 1, group 2, group 3 OR group 4) - not compulsory, but highly recommended - max 3 points. 

    -Be ready to present your homework solutions in the exercise group - not compulsory, but highly recommended - max 3 points.

    Max total points = 6 + 24 + 3 + 3 = 36. You need at least 16 points in order to pass the course.

    How to get a good grade?

    -Attend the lectures and be active!

    -Work hard on your project work.

    -Be active in the exercises!

    -Study for the exam!

    Grading is based on the total points as follows: 16p -> 1, 20p -> 2, 24p -> 3, 28p -> 4, 32p -> 5.



    • icon for activity
      ForumAnnouncements Forum
    • icon for activity
      FilNotesLecture3B Fil
      Image (JPEG)
    • icon for activity
      FilNotesLecture3C Fil
      Image (JPEG)

Course home

Course home

Nästa sektion

Lectures►
Hoppa över Kommande händelser
Kommande händelser
Laddar Det finns inga framtida händelser
Gå till Kalender
  • MS-E2112 - Multivariate Statistical Analysis D, Lecture, 9.1.2023-21.4.2023
  • Sektioner
  • Allmänt
  • Lectures
  • Assignments
  • Framsida
  • Kalender
  • Learner Metrics

Aalto logo

Tuki / Support
  • MyCourses help
  • mycourses(at)aalto.fi
Palvelusta
  • MyCourses rekisteriseloste
  • Tietosuojailmoitus
  • Palvelukuvaus
  • Saavutettavuusseloste
About service
  • MyCourses protection of privacy
  • Privacy notice
  • Service description
  • Accessibility summary
Service
  • MyCourses registerbeskrivining
  • Dataskyddsmeddelande
  • Beskrivining av tjänsten
  • Sammanfattning av tillgängligheten

Du är för tillfället inloggad som gästanvändare (Logga in)
  • Högskolor
    • Handelshögskolan (BIZ)
    • Högskolan för elektroteknik (ELEC)
    • Högskolan för ingenjörsvetenskaper (ENG)
    • Högskolan för kemiteknik (CHEM)
    • – Andra guider (CHEM)
    • – Anvisning för literaturarbeten (CHEM)
    • Högskolan för konst, design och arkitektur (ARTS)
    • Högskolan för teknikvetenskaper (SCI)
    • Andra studier
    • Språkcentret
    • Open University
    • Biblioteket
    • Aalto university pedagogical training program
    • UNI (exams)
    • Sandbox
  • Länkar till tjänster
    • MyCourses
    • - Instructions for Teachers
    • - Teacher book your online session with a specialist
    • - Digital tools for teaching
    • - Data protection instructions for teachers
    • - Anvisningar för studerande
    • - Workspace for thesis supervision
    • Sisu
    • Studentguide
    • Courses.aalto.fi
    • Unverisitets bibliotek
    • - Resourcesguides
    • - Imagoa / Öppen vetenskap och användning av bilder
    • IT-tjänster
    • Campus
    • - Byggnads öppettider
    • Restaurants in Otaniemi
    • AUS Aalto-universitetets studentkår
    • Aalto Marketplace
  • ALLWELL?
    • Studiekompetens
    • Stöd för studerande
    • Starting Point of Wellbeing
    • Om AllWell? -enkäten
  •   ‎(sv)‎
    •   ‎(en)‎
    •   ‎(fi)‎
    •   ‎(sv)‎