| Kods | LA0585 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Matemātiskā statistika un tās metodika | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Pamatstudiju, Profesionālais | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Matemātika un statistika | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Liepājas akadēmija | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Dina Barute | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 6.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kursa mērķis ir dot matemātisko jēdzienu/objektu definīcijas, parādīt loģiskās saites starp atsevišķiem jēdzieniem/objektiem.. Kursa uzdevumi ir:. 1. Iepazīstināt ar matemātiskās statistikas elementiem – izlases metode un datu grupēšana, izlases raksturotāji, lineārā regresija un nelineārā regresija, statistisko hipotēžu pārbaude, dispersiju analīze, neparametriskās statistikas metodes – Hī-kvadrāta kritērijs, rangu kritēriji, kas ļautu risināt gan praktiska, gan teorētiska satura problēmas, izmantojot arī datorprogrammas (Excel, SPSS), kā arī kalpotu par bāzi tālākai studiju turpināšanai un pašizglītībai;. 2. Iepazīstināt studentus ar studiju kursa nodaļās aplūkotajiem matemātikas izpētes objektiem un to analīzes metodēm;. 3. Veidot prasmi konstatēt un analizēt funkcionālās sakarības;. 4. Iemācīt atpazīt dažādu izpētes objektu izmaiņu likumsakarības un veidot prasmi tās formāli raksturot ar teorētisko zināšanu palīdzību.. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
ZINĀŠANAS: 1. Izskaidro vienfaktora un divfaktoru dispersijas analīzes būtību un raksturīgo tipveida shēmu. 2. Formulē neparametriskās statistikas kritērija (Hī kvadrāta) būtību un tā galvenos uzdevumus – eksperimentālā un teorētiskā sadalījuma pārbaude. Pārbauda dotā sadalījuma atsevišķus raksturotājus. 3. Apraksta un izskaidro divu un vairāk nekā divu savstarpēji neatkarīgu un neatkarīgu izlašu salīdzināšanas algoritma realizāciju. 4. Apraksta nosaukto kritēriju realizāciju ar datorprogrammu SPSS. PRASMES: 1 .Izpilda uzdevumus atbilstoši tematam ”Izlases metode”. Izskaidro atšķirību mazu izlases kopu un lielu izlases kopu apstrādē un reprezentācijā (izlases skaitliskie raksturotāji, grafiskais attēlojums) lietojot MS Excel. 2. Izpilda uzdevumus atbilstoši tematam ”Regresija un korelācija” ar MS Excel un datorprogrammu SPSS. Izskaidro atšķirības un priekšrocības šo datorprogrammu izmantošanā regresijas modeļu atrašanā un prognozēšanas uzdevumu izpildē. 3. Izpilda uzdevumus atbilstoši tematam ”Hipotēžu pārbaude”. Analizē izpildāmo uzdevumu lietderību praksē un iespējas to izpildei ar MS Excel un datorprogrammu SPSS. 4. Izpilda uzdevumus atbilstoši tematam ”Dispersiju analīze” un analizē iegūtos rezultātus – formulē uzdevuma atrisinājumu vai veic papildus procedūras atrisinājuma iegūšanai (piemēram, vidējo vērtību starpību matricas sastādīšana). 5. Izpilda uzdevumus atbilstoši tematam ”Neparametriskie kritēriji” un analizē iegūtos rezultātus. Salīdzina un analizē uzdevumu izpildes iespējas izmantojot datorprogrammu SPSS un bez tās – veicot aprēķinus ”ar roku”. KOMPETENCE: 1. Prezentē darba rezultātus rakstiskā veidā (piemēram, ziņojums, referāts) un to publiski aizstāv par kursa ” Matemātiskā statistika un tās metodika” tematiku vai arī saista šo tematiku ar kādu no citiem apgūstamajiem studiju kursiem, piemēram, ”Kombinatorikas elementi”, ”Varbūtību Teorija”, u.c. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Saprot datu grupēšanas principus, datu grafisku attēlošanu un raksturlielumus.
Zina korelācijas un regresijas analīzes jēdzienus.
Prot zināšanas pielietot uzdevumu risināšanā.
Spēj izmantot programmas uzdevuma veikšanai. - 1. Individuālais darbs. Uzdevumu risināšana par izlases metodi un korelācijas, regresijas analīzi. Izprot hipotēžu pārbaudes pamatprincipus. Prot izskaidrot vienfaktora un divfaktoru dispersijas analīzes būtību. Prot risināt atbilstošus uzdevumus, pielietojot datorprogrammas. - 2. Kontroldarbs. Uzdevumi par hipotēžu pārbaudi par divu kopu vidējo aritmētisko vienādību un dispersijas analīzes pielietojumu. Saprot neparametrisko kritēju būtību. Spēj risināt uzdevumus, pielietojot neparametriskos testus. - 3. Kontroldarbs. Uzdevumu risināšana par neparametriskiem testiem. Prot pielietot kursā iegūtās zināšanas kompleksa uzdevuma atrisināšanai. - 4. Eksāmens. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
1. Individuālais darbs. - 20%
2. Kontroldarbs. - 20% 3. Kontroldarbs. - 20% 4. Eksāmens. - 40% |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Ievads varbūtību teorijā | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||