<commit_before>### Kirjallisuus ja/tai muu materiaali

Prujut.

### Sisältö

Muun muassa uskottavuusfunktioiden ja informaatioepäyhtälöiden pyörittelyä, tunnusluvun tyhjentävyys, tilastolliset testit ja luottamusjoukot.

### Todelliset esitiedot

Pakolliset matematiikan ja tilastotieteen kurssit R:ää lukuun ottamatta. Isoa todaria voi kuitenkin suorittaa samanaikaisesti.

### Kurssin käytännöt

Tyypillinen luennot + laskarit.

### Suoritustavat

Kaksi välikoetta tai lopputentti. Kurssissa on se hyvä puoli, että välikokeetkin voi uusia.

### Työläys

Vaikka uutta asiaa tuleekin yllättävän vähän, kurssi ei oikeastaan ole helppo. Laskareiden lisäksi myös koetehtävät saattavat olla sangen haastavia, ja useimmat kurssin käyneet ovatkin päässeet ulos mukavuusalueeltaan - esimerkiksi sanaparsi "perustele huolellisesti" voi tulla tutuksi kantapään kautta. Kurssi on kuitenkin läpäistävissä hyvällä arvosanalla, mikäli on valmis näkemään vaivaa sen eteen.

### Muuta

Prujut ovat varsin hyvät ja selkeät. Pedagogisesti kurssi on esim. todaria ansioituneempi, ja ainakin allekirjoittaneen ymmärrys tilastotieteestä kasvoi selvästi. Ota siis tämä kurssi, mikäli ekonometria ja tilastotiede kiinnostavat! Samoja asioita tulee vastaan mm. ekonometrian syvärillä.<commit_msg>Edit tilastollisen-paattelyn-kurssi [len: 1627]<commit_after>### Pakollisuus ja siirtymäsäännökset

Kurssi on **vapaaehtoinen** sekä uudessa että vanhoissa kandiohjelmassa.

**Huomaa:** kurssista "Tilastollisen päättelyn kurssi" on historian saatossa ollut useita eri versioita. Tämä sivu käsittelee uutta kurssia "Tilastollinen päättely II", joka sisällöltään vastaa edellä mainituista vanhaa, 10 opintopisteen kurssia.

### Kirjallisuus ja/tai muu materiaali

Luentomoniste.

### Sisältö

Kurssilla syvennetään Tilastollinen päättely I -kurssin asioita, kuten suurimman uskottavuuden estimointia. Erityisesti tilastollisten testien ja luottamusjoukkojen teoriaa täydennetään paljon. Uusina asioina tulevat vastaan mm. informaatio, tyhjentyvyys, tarkentuvuus ja estimaattorien asymptotiikka. 

Viime kädessä kurssin ydinaiheen voinee tiivistää kysymykseen "millainen on hyvä tilastollinen estimaattori?".

### Todelliset esitiedot

Todari II esitietoineen on välttämätön. Kurssi on loppujen lopuksi hyvin pitkälle todennäköisyyslaskentaa. Matikasta tarvitset Analyysin kurssien tietoja mm. sarjojen suppenemisesta, diffeomorfismeista, supremumista ja osittaisderivaatoista.

### Kurssin käytännöt

Luennot ja viikottaiset laskuharjoitukset. Harjoituksiin voi saada apua Kumpulassa Exactum-rakennuksen kolmannen kerroksen käytävällä.

### Suoritustavat

Yksi kurssikoe.

### Työläys

Kurssi on työläydeltään keskitasoa. Se on selvästi haastavampi kuin Tilastollinen päättely I.

### Muuta

Kurssin luennoija <NAME> on poikkeuksellisen motivoitunut opettaja, ja vastaa yleensä mielellään kaikkiin kysymyksiin kurssiensa presemo-alueella tai häntä Kumpulassa hihasta vedettäessä.
{'fraction_non_alphanumeric': 0.04576271186440678, 'fraction_numerical': 0.002033898305084746, 'mean_word_length': 6.433249370277078, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 4, '<?xml version=': 0, '>': 4, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'dir': 'git-commits-cleaned', 'id': '7573985', 'n_tokens_mistral': 1293, 'n_tokens_neox': 1194, 'n_words': 309}