IØ8816: Maskinlæring og numeriske teknikker i finansiell økonometri
- Snitt (beståtte)
- –
- Stryk
- 0 %
- Kandidater
- 4
- År
- 2024
Ofte stilte spørsmål om IØ8816
Hvor mange stryker i IØ8816?
0 % av kandidatene har strøket i IØ8816 ved NTNU i perioden 2024.
Hvor mange studiepoeng gir IØ8816?
IØ8816 Maskinlæring og numeriske teknikker i finansiell økonometri gir 2,5 studiepoeng ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet.
Hva ligger du an til i IØ8816?
Legg emnet i semesterprognosen: den blander karakterene dine med denne fordelingen og anslår hva du ender på, helt gratis og uten innlogging, og karakterene dine blir på din egen enhet.
Prøv semesterprognosenFlere IØ-emner ved NTNU
- IØ6501 Ledelse og strategi
- IØ6502 Økonomistyring for beslutningstakere
- IØ2000 Hvordan bli en endringsagent? Innovasjon og entreprenørskap i praksis
- IØ1000 Ledelse i praksis
- IØ1003 Ledelse i frivillige organisasjoner
- IØ6022 Id utvikling og entreprenørskap, Midt-Norge Take-Off
- IØ6203 Strategisk program- og porteføljeledelse
- IØ6029 Strategi og innovasjonsledelse
- IØ6015 Finansiering av forretningsutvikling
- IØ1004 Topplederrollen i frivillige organisasjoner
Mest tatte emner ved Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse
- TIØ4258 Teknologiledelse 11 474 kandidater
- TIØ4252 Teknologiledelse 7 730 kandidater
- TIØ4146 Finans for teknisk-naturvitenskapelige studenter 5 087 kandidater
- TIØ4295 Bedriftsøkonomi 3 839 kandidater
- TIØ4256 Teknologiledelse 1 3 478 kandidater
- TIØ4105 Industriell økonomisk styring 3 175 kandidater
Kort oppsummert
I perioden 2024 har 4 kandidater tatt IØ8816 (Maskinlæring og numeriske teknikker i finansiell økonometri) ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet. Emnet vurderes til bestått/ikke bestått, og 100 % består. 0 % av kandidatene stryker.
Kilde: HK-dirs åpne emnestatistikk (DBH), karakterer 2024, summert over alle emneversjoner. Tallene er de offisielle innrapporterte resultatene. Vi finner ikke på noe. Historikk er ingen garanti for fremtidige resultater.
Hvorfor tallene kan være litt lave
HK-dir holder tilbake celler med under tre kandidater av personvernhensyn: har to personer fått D i en termin, står det 0. Vi ser aldri de kandidatene, så summene våre er litt lavere enn de virkelige.
Målt mot HK-dirs egne totaler for NTNU er det 0,8 % på emner med over tusen kandidater og 16 % på emner med under femti. Jo større emnet er, jo mindre betyr det – for dette emnet er utslaget minst der du ser de største tallene.
Regelen er HK-dirs egen og gjelder alle som bruker dataene, ikke bare oss.