IV0538 Statistikas datu apstrādes un analīzes metodoloģija

Kods IV0538
Nosaukums Statistikas datu apstrādes un analīzes metodoloģija
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles; Brīvās izvēles
Līmenis un tips Augstākā līmeņa, Profesionālais
Tematiskā joma Matemātika un statistika
Struktūrvienība Inženierekonomikas un vadības fakultāte
Mācībspēks Velga Ozoliņa, Tamāra Grizāne, Evija Liepa-Hazeleja, Astra Auziņa-Emsiņa
Kredītpunkti 6.0
Daļas 1
Anotācija Studiju kurss veltīts statistisko datu apstrādes un analīzes metožu izklāstam, t.sk. ekonometrijai, palīdz studējošiem apgūt datu analīzes metožu izmantošanu maģistra darba pētījumos..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Ievads. Statistisko datu atlase, struktūras un dinamikas analīze, aprakstošā statistika. 4 6 2 8
Korelācijas analīze. Pētāmā rādītāja un faktoru izvēles pamatošana, izmantojot ORTUS e-resursus un Mendeley. 4 6 2 8
Pāra regresija, vismazāko kvadrātu metodes pieņēmumi, to pārbaude, sakarību ciešuma rādītāji, hipotēžu pārbaude par regresijas koeficientiem, koeficientu ticamības intervāli. 12 8 4 14
Daudzfaktoru regresija, vismazāko kvadrātu metodes pieņēmumu pārbaude, sakarību ciešuma rādītāji, hipotēžu pārbaude par regresijas koeficientiem un saistīto hipotēžu pārbaude. 6 9 2 10
Fiktīvie mainīgie daudzfaktoru regresijā. 6 4 2 8
Nelineārā regresija. Paneļa datu regresija. 4 6 2 8
Laika rindu regresijas analīze. 3 2 2 4
Zinātņu nozares, klasifikācija. Kvalitatīvs, kvantitatīvs pētījums atbilstoši zinātņu nozarēm. 3 2 2 4
Pētījuma stratēģija un problēmas identificēšana. Pētījuma objekta, priekšmeta, mērķa un uzdevumu, ierobežojumu formulēšana. Novitāte un tās formulēšana. Pētījuma plāna sastādīšana. 3 2 9 4
Sociālo zinātņu pētījumu metodes: kvalitatīvās, kvantitatīvās un jauktās pētījumu metodes. Statistisko metožu klasifikācija. 4 6 2 8
Interviju un ekspertu metodes. Anketas sastādīšana, izplatīšanas kanālu izvēle, iegūto rezultātu statistiskā analīze. 9 6 3 10
Datu apstrāde un analīze. Grafiki, histogrammas, vidējie lielumi. 6 9 2 10
Līdzīgu mainīgo salīdzināšana. Grafiki, vidējie lielumi, T tests. 6 4 2 8
Neparametriskie testi. Hī-kvadrāta tests, Spīrmena rangu korelācijas koeficients. 4 6 2 8
Pētījuma rezultātu apkopošana, izskaidrošana, argumentēšana un pamatošana. Secinājumu un priekšlikumu izstrāde. 6 4 2 8
Kopā: 80 80 40 120
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs 		Studiju kursa mērķis ir attīstīt kompetences un prasmes veikt pētījumus, izmantojot atbilstošas datu apstrādes un analīzes metodes. Studiju kursa uzdevumi: 1.) attīstīt prasmes atlasīt pētījumam nepieciešamos datus dažādās datubāzēs un veikt to analīzi; 2.) pilnveidot spēju atlasīt faktoru izvēles pamatojumam nepieciešamās zinātniskās publikācijas un veikt to apkopojumu Mendeley sistēmā; 3.) izveidot prasmi izveidot regresijas modeli, veikt tā analīzi un novērtējumu programmās Excel un EViews; 4). attīstīt spēju apkopot un prezentēt veiktā pētījuma rezultātus.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana 		Spēj atlasīt pētījumam nepieciešamos datus dažādās datubāzēs un veikt to analīzi, izmantojot programmas Excel un EViews. - Praktiskais darbs par datu atlasi un analīzi, kontroldarbs, pētījuma prezentācija.
Spēj atlasīt faktoru izvēles pamatojumam nepieciešamās zinātniskās publikācijas un veikt to apkopojumu Mendeley sistēmā. - Praktiskais darbs par zinātniskās literatūras analīzi, pētījuma prezentācija.
Spēj izveidot regresijas modeli, veikt tā analīzi un novērtējumu, izmantojot programmas Excel un EViews. - Praktiskie darbi par regresijas vienādojumu izveidi, analīzi un novērtēšanu, kontroldarbs, pētījuma prezentācija, eksāmens.
Spēj apkopot un prezentēt veiktā pētījuma rezultātus. - Pētījuma prezentācija, eksāmens.
Spēj formulēt pētījuma objektu, pētījuma priekšmetu, pētījuma mērķi un uzdevumus mērķa sasniegšanai. Spēj sastādīt pētījuma plānu. - Kontroldarbi par attiecīgajām tēmām.
Spēj izvēlēties piemērotākās metodes konkrētam pētījumam. Spēj pielietot kvalitatīvās un kvantitatīvās pētījumu metodes. - Individuāla vai grupas pētījuma prezentācija. Pasniedzējs analizē un vērtē rezultātus lekcijas laikā, sniedz komentārus.
Spēj lietot statistiskās pētījuma metodes, izmantojot programmas Excel un EViews. Spēj parādīt izpratni par iegūtajiem rezultātiem, praktiskajiem risinājumiem, tos izskaidrot, argumentēt un pamatot. - Individuālā vai grupas pētījuma ieskaite. Prezentācija.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Praktiskie darbi - 40%
Kontroldarbs - 20%
Pētījums un tā prezentācija - 20%
Eksāmens - 20%
 
Priekšzināšanas Matemātika, Statistika.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi Pārbaudījumi (brīvai izvēlei)
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs Ieskaite Eksāmens Darbs
1 6.0 32.0 32.0 0.0 * *
Kursa apgūšanas cena klausītājam Pilna laika studijas
Klātiene		 Nepilna laika studijas
Klātiene		 Nepilna laika studijas
Neklātiene
Pieteikties uz šo kursu
[Kursa apraksts PDF formātā]