Matematisk statistik: Monte Carlo-baserade statistiska metoder

Antagningspoäng våren 2026

Eget urval. Den här utbildningen antar inte på meritvärde eller högskoleprov, så det finns ingen poänggräns.

Lägsta antagna i senaste antagningen (våren 2026) enligt UHR. Ingen garanti för nästa antagning.

Om utbildningen

Hur man en använder en dator för att simulera slumptal och hur man använder dessa för att lösa matematiska och statistiska problem. Kursen ger en översikt av simuleringsbaserade metoder för statistisk analys. Markovkedjemetoder för komplexa problem, t.ex. Gibbssampling och Metropolis-Hastings-algoritmen. Bayesiansk modellering och inferens. Återsamplingsprincipen, både ickeparametrisk och parametrisk.Metoder för konstruktion av konfidensintervall med hjälp av återsampling. Återsampling i regressionsproblem. Permutationstest som alternativ till både asymptotiska parametriska tester och till full återsampling. Exempel på mer komplicerade situationer. Effektiva numeriska beräkningar vid återsampling. EM-algoritmen för skattning i partiellt observerade modeller. https://www.maths.lu.se/utbildning/alla-kurser/kursutbud-matematiska-aemnen-nf/

Behörighet

kunskaper motsvarande minst en av kurserna MASC03 Markovprocesser och MASC04 Stationära stokastiska processer. Engelska 6/Engelska B

Praktiskt

Start

19 januari 2026

Slut

22 mars 2026

Språk

Engelska

Studietakt

50 %

Studieform

På plats i Lund

Studieavgift

21 250 kr (gäller bara sökande utanför EU/EES)

Anmälningskod

LU-52951

Vanliga frågor

Vad krävs för att komma in på Matematisk statistik: Monte Carlo-baserade statistiska metoder vid Lunds universitet?

Utbildningen har ingen poänggräns (eget urval) – den antar inte på meritvärde eller högskoleprov. Du måste också uppfylla behörighetskraven.

Hur lång är utbildningen?

7,5 hp, studietakt 50 %.

Går den på distans?

Nej, den ges på plats i Lund.

Vad betyder BI och HP?

BI är betyg utan komplettering och HP är högskoleprovet. Läs guiden.

Överblick

• Alla program och kurser vid Lunds universitet
• Alla kurser i Matematisk statistik