Vurderingsordning

Faglig innhold

- Grunnleggende begreper og størrelser: populasjon og utvalg, gjennomsnitt, median, varians, standardavvik - Grafiske framstillinger og presentasjon av statistiske data - Sannsynlighetsregning: mengdelære, betinget sannsynlighet, uavhengighet og kombinatorikk - Stokastiske modeller: notasjon, beregning av sannsynlighet, forventningsverdi og varians i diskrete og kontinuerlige modeller - Sannsynlighetsfordelinger: teori og praktisk bruk av binomisk og hypergeometrisk modell, Poissonfordelingen, normalfordelingen og sentralgrenseteoremet - Statistiske metoder: bestemmelse av punktestimatorer og konfidensintervall og gjennomføring av hypotesetest med p-verdier i kjente modeller - Sammenligning av grupper med t-test med formler og på PC - Gjennomføring av Kji-kvadrattest og variansanalyse på PC - Analyse av sammenheng med korrelasjon og lineær regresjon - Det sensoriske sanseapparatet - Sensorikk som analysemetode (fra planlegging til endelig resultat) - Sensoriske bedømmelsesmetoder med vekt på forskjellsmetodene

Læringsutbytte

Etter gjennomført emne er det forventet at kandidaten har hatt følgende læringsutbytte mht.:

KUNNSKAP: Kandidaten har kjennskap til grunnleggende begreper og teori innenfor sannsynlighetsregning og statistisk inferens (K1). Kandidaten kan beregne statistiske mål for utvalgsdata og framstille resultater i tabeller og med grafikk (K2). Kandidaten kan anvende lineær regresjon og vurdere resultatene av regresjonsanalysen (K3). Kandidaten kan redegjøre for vanlige sannsynlighetsmodeller og beregne sannsynlighet for hendelser (K4). Kandidaten kan beregne konfidensintervaller og utføre hypotesetester på grunnlag av innsamlede data (K5). Kandidaten kan beskrive sanseapparatet som et sensorisk instrument og vite hva man må legge vekt på som dommer og panelleder ved gjennomføring av en sensorisk analyse (K6). Kandidaten har kunnskap om hvilke sensoriske problemstillinger som kan løses ved hjelp av forskjellstestene: partest, triangeltest og rangeringstest (K7). Kandidaten kan beskrive praktisk gjennomføring og resultatbehandling for forskjellstestene: partest, triangeltest og rangeringstest (K8).

FERDIGHETER: Kandidaten kan tolke resultater av undersøkelser gjengitt med konfidensintervall og p-verdier fra hypotesetest (F1). Kandidaten kan bruke dataprogrammer for statistiske beregninger og analyser (F2). Kandidaten kan delta som dommer i et semitrent sensorisk panel (F3).

GENERELL KOMPETANSE: Kandidaten har basiskunnskap til å planlegge og gjennomføre et prosjektarbeid som innebærer sensorisk analyse der også statistisk forståelse er vesentlig (G1).

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger (60 t), veileda teoriøvinger (34 t), obligatoriske laboratorieøvelser med etterarbeid (6 t) og selvstudium (105 t).

Obligatoriske aktiviteter

• Obligatoriske regneøvinger
• Obligatoriske laboratorieøvinger

Mer om vurdering

Antall obligatoriske skriftlige øvinger er 5, antall obligatoriske labøvelser er 3, både øvinger og lab må være godkjent i sin helhet for å få adgang til eksamen. Øvingene leveres skriftlig gruppevis. Formelhefte og sensoriske tabellverk er vedlagt eksamenssettet. Hvis obligatoriske arbeidskrav er bestått, må ikke kandidaten gjennomføre skriftlige øvinger eller lab på nytt ved ny/utsatt eksamen.

Ny/utsatt eksamen: August

Ved søknader om godskrivning, godkjenning og innpassing av emner fra tidligere årskull eller andre institusjoners tilsvarende utdanninger, vil hver søknad behandles individuelt og søker må kunne medregne studiepoengreduksjon ved overlappende emner.

Spesielle vilkår

Anbefalte forkunnskaper

Kunnskap i matematikk.

Forkunnskapskrav

Studierettskrav. Emnet er forbeholdt studenter med studierett ved Bachelor i matvitenskap, teknologi og bærekraft, NTNU, Trondheim. Hvis kapasitet, kan andre studenter søke om å ta emnet.

Kursmateriell

Statistikk for universiteter og høgskoler, Gunnar G. Løvås

Utlevert materiell (Blackboard) i sensorikk-delen av emnet.

Studiepoengreduksjon