| Kods | BM0143 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Fizikālo un datoreksperimentu plānošana un analīze | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Doktora, Akadēmiskais | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Mehānika, mašīnzinības, mašīnu un aparātu būvniecība | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Būvniecības un mašīnzinību fakultāte | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Aleksandrs Januševskis, Jānis Auziņš, Jānis Januševskis, Olga Kononova | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 7.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kursā tiek apskatīti eksperimentu plānošanas un iegūto rezultātu analīzes paņēmieni, kas ir nepieciešami inženiertehnikas un ražošanas jomas speciālistiem un pētniekiem, un ko var pielietot arī citās jomās, tādās kā ekonomika, ķīmija un medicīna. Apgūstot studiju kursu, studenti iemācās plānot eksperimenta gaitu, veikt eksperimentu, kā arī analizēt iegūtos datus. Tiek apskatīti un analizēti vairāki eksperimentu plāni, un atšķirība starp tiem, kā arī to priekšrocības un trūkumi. Studiju kursā aplūkoti eksperimenti, kas notiek gan rūpnieciskā vidē, gan zinātniskajās laboratorijās, ka arī mūsdienās aizvien aktuālākie datoreksperimenti, kas principiāli atšķiras ar to, ka rezultāti ir determinēti un nav iepriekš zināma regresijas funkcija. Uzdevumu risināšana tiks demonstrēta ar dažādu datorprogrammu palīdzību, ieskaitot MS Excel un specializētas programmas, tādas kā Design-Expert, KEDRO, EDAOpt.. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir attīstīt prasmes kvalitatīvu un efektīvu eksperimentu veikšanā, izmantojot mūsdienu datortehnoloģijas. Studiju kursa uzdevumi: 1. Iepazīstināt ar dažādiem eksperimentu plāniem, metamodelēšanas metodiku. 2. Sniegt piemērus eksperimentu plānošanai, ko students var izmantot turpmākajā darbā un pētījumos. 3. Veicināt izpratni par efektīvu datoreksperimentu plānošanas stratēģiju. 4. Attīstīt prasmes pielietot jaunākajās datorprogrammas un izvēlēties uzdevumam atbilstošo programmu. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Izprot faktorplānus atsijāšanas plāniem un atbildes virsmu plāniem, un to rezultātu analīzes metodēm. - Atkārtojuma testi. Spēj plānot un izpildīt daudzu faktoru eksperimentus, veikt rezultātu verifikāciju un validāciju. - Praktiskie darbi. Kritērijs: praktiskie darbi izpildīti pareizi, saskaņā ar izdales materiāliem, un pievienota rezultātu analīze un verifikācija. Spēj pielietot matemātiskās statistikas metodes eksperimentu rezultātu analīzē. - Kursa darbs. Kritērijs: detalizēts iegūto rezultātu apraksts un analīze. Spēj pielietot jaunākās datorprogrammas eksperimentu veikšanai. - Praktiskie darbi un eksāmens. Kritērijs: uzdevumi izpildīti pareizi. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Atkārtojuma testi - 10%
Praktiskie darbi pēc izdales materiāliem - 20% Kursa darbs - 30% Eksāmens - 40% |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Priekšnoteikums studiju kursa apguvei ir pamatzināšanas par statistikas metodēm. Studiju kursa apguvē būs nepieciešams zināt, kā aprēķināt un interpretēt iztvēruma vidējo vērtību un standartnovirzi, ka ir normālais varbūtības blīvuma sadalījums, iepazīties ar testēšanas hipotēžu koncepciju (t-testu, piemēram), konstruēt un interpretēt ticamības intervālu, un modeļa pielāgošanas kvalitāti, izmantojot mazāko kvadrātu metodi. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||