Statistikk fra ingeniørutdanningen, eller lignende.
Kunne foreta flervariabel dataanalyse på innledende nivå og planlegge faktorielle forsøksdesign av forskjellige, enklere typer. Kunne analysere flervariable måle- og observasjonsdata ved hjelp av sentrale kjemometriske/ dataanalytiske metoder, herunder faktorielle forsøksdesign, randomisering, blokk-inndeling, ANOVA, regresjon.
Forelesninger med praktiske anvendelseseksempler og PC-øvelser med bruk av aktuelle programvarer f.eks. (UNSCRAMBLER, MODDE).
Forsøksplanlegging, randomisering, signifikanstesting, faktorielle design, fraksjonelle faktorielle design, MK- og responsflatemetoder; enkel regresjon, MLR, PCA (prinsipal Komponent Analyse) multivariat kalibrering: PCR (Prinsipal Komponent Regresjon), PLS-R (Partiel Least Square Regresion). Oversikt over multivariate data analytiske metoder. Praktiske anvendelser og eksempler. PC-Øvelser. Det gis en introduksjon til multivariat dataanalyse PCA og til multivariat kalibrering: PCR, PLS. Det vil bli lagt stor vekt på praktiske anvendelser av disse data analytiske metoder, især innen teknologi, ingeniør- og naturvitenskap.
Underveisvurdering (40%) og sluttprøve (60%).