# data[].attributes.body
Svært:
1) At opstille modeller/gennemskue hvad opgaven spørger om
2) Teoretiske opgaver
3) Type I og II fejl - MSRR 8.33 (TØ7)

Nemt:
1) Test i R (G-test, F-test osv.)
2) forward/backward
3) Generelt opgaver der blot er R-kode

# data[].attributes.body
Svært
- Mangler overblik over kurset
- Opstille modeller
- Permutationstest (se MSRR opg. 3.8 eller 8.11 samt webbogen afsnit 1.8 og MSRR side 54-60 i kapitel 3)
- Hvilken test man skal bruge til hvad

Nemt
- R markdown
- Aflæse ting fra en test
- Lave QQ plot og historgram

# data[].attributes.body
SVÆRT:
1) Hvad gør de forskellige tests?
2) Hvilken model skal man bruge hvor?
3) Hvordan opskriver man modellerne, så de er helt rigtige?

NEMT:
Jeg synes Lars' del af kurset var relativt nemt.
1) Likelihood
2) Permutationstest
3) Middelværdi

# data[].attributes.body
Svært:
- Likelihood: Generelt kap. 6 i MSRR
- Kode til simulering: TØ uge 6, MSRR 7.22
- Forskellen på de forskellige lm-kald

Nemt:
- Forward/backward
- Konfidensintervaller
- t-test

# data[].attributes.body
SVÆRT:
Hele kurset er svært (Se webbog og MSRR)
Multinomialmodellen:
1) Hvornår laver vi hvilken test (webbog 1.8, webbog resultat 1.3.1)
Generelt at opstille modeller:
1) Hvordan opstilles modellerne
Teoretiske ting og sager er ikke sejt

NEMT:
Første par uger af kurset. Især at lave qq-plots, histogrammer, summary og lignende

# data[].attributes.body
Svært:
- At have overblik over alle modeller.
- Forskellen på prædiktionsintervaller og konfidensintervaller
- Konfidensinterval-> 'usikkerhed på estimat for middelværdi'
-prædiktionsinterval-> usikkerhed på estimat på middelværdi->usikkerhed på normalfordeling/varians oveni, så bredere end KI
Nemt:
- To sidet variansanalyse
- Bartlett test
- Momentmetoden (stor banger)

# data[].attributes.body
Svært:
1) Har ikke set på afl. 5, 6, 11 og 12. Hvilke er mest relevante at se på?
2) Mangler overblik - skal have skrevet op, hvad de forskellige tests gør og deres kommandoer i R.

Nemt:
1) Latex kodningen tager tid, men er blevet nemmere
2) Fik løst at "~" ikke duede i min R. Virker, når jeg hentede tegnet fra Maple

# data[].attributes.body
SVÆRT:
Jeg synes lineære modeller er svære.
1) hvordan skriver man det ind i R
2) hvordan aflæser man tingene
3) Hvad er vigtigt

NEMT:
Jeg synes de teoretiske opgaver er nemme.
1) Jeg kan regne teoretiske teststørrelser
2) Jeg kan finde ud af at regne fraktiler
3) Jeg kan konstruere konfidensintervaller

# data[].attributes.body
Svært:
-Test for uafhængighed: Permutationstest, Fishers test. Hvornår skal man bruge hvilke?

-Hvad er forskellen på prediction og konfinterval helt præcist?

-Antallet af frihedsgrader

Nemt:
-Jeg synes lineære modeller er "nemme", da vi har arbejdet meget med dem og lavet mange øvelser i emnet.
-F-test

# data[].attributes.body
Svært
– Overblik over hvad de forskellige tests gør: Tror ikke det findes samlet, men afsnit R.6 og Idx i webbogen og nok også i stikordsregisteret bagerst i MSRR
– Aflæse tabeller i R (hvad er SSD osv.): opgave 4.6, 4.7, 4.8 i webbogen
– Multinomialkoefficienten: Vi har ikke regnet opgaver i multi koef, men står i webbogen afsnit 1.1 i sin egen fane
– At genkende en bestemt fordeling. Eks. at noget altid er chi2-fordelt: Tror det står i matematisk appendix i MSRR, men har ikke lige bogen

Let
– Lineære sammenhænge
– Likelihood-estimater
– Middelværdi

# data[].attributes.body
Svært:
Hvilken test skal man bruge hvornår? 🤨
Degrees of freedom i pchisq (hvor mange parametre er der?)
Backwards selection
LOOCV

Nemt:
t-test
G-test
Opstille modeller (for det meste)