TILS2300: Sekamallit ja pitkittäisaineistojen analyysi (2-5 op):

Tämä kurssi on jatkoa kursseille YLM1 ja YLM2. Kurssilla perehdytään menetelmiin, joita voidaan soveltaa tilanteissa, joissa aineisto sisältää korreloituneita havaintoja (klusteroidut havainnot, toistomittaukset, pitkittäistutkimusten aineistot, spatiaalinen data, jne.). Keskeisimpiä menetelmiä ovat sekamallit sekä yleistetyt estimointiyhtälöt (GEE). Kurssilla käydään läpi sekamallien ja yleistettyjen estimointiyhtälöiden perusteoriaa (mallien määrittely, parametrien estimointi, ennustaminen, testaus). Menetelmien soveltamista erilaisiin empiirisiin aineistoihin harjoitellaan pääsääntöisesti R-ohjelmiston avulla. Aikataulun salliessa tarkastellaan edellä mainittujen menetelmien lisäksi pitkittäisaineistojen analysointia transitiomallien avulla.

Tilastotieteen opintosuunnan opiskelijoilla kurssin laajuus on 5 op. Muilla opiskelijoille luentoja on vähemmän ja kurssin laajuus on 2 op. Kurssin suoritus määräytyy harjoitustyön perusteella.

Tilastotieteen opintosuunnan opiskelijoilla esitietovaatimukena ovat: Tilastollinen päättely 1 ja 2, Yleistetyt lineaariset mallit 1 ja 2 sekä R-kurssi. Muilla opiskelijoilla: Datasta malliksi tai tilastomenetelmien peruskurssi ja perusvalmiudet R-ohjelmiston käyttöön.


Kirjallisuutta:

• Diggle, Heagerty, Liang ja Zeger (2002). Analysis of longitudinal data, Oxford University Press.


• Fitzmaurice, Davidian, Verbeke, and Molenberg (2009). Longitudinal Data Analysis, Chapman and Hall.


• Fitzmaurice, Laird and Ware (2011). Appled Longitudinal Analysis, Wiley.


• Pinheiro, J.C. and Bates, D.M. (2002). Mixed-Effects Models in S and S-Plus, Springer-Verlag.


• McCulloch, C.E. and Searle, S.R. (2001). Generalized, Linear and Mixed Models, Wiley.