Kursa kods Biol1014

Kredītpunkti 2

Biometrijas pamati

Zinātnes nozareZinātnes apakšnozareKopējais auditoriju stundu skaitsLekciju stundu skaitsSemināru un praktisko darbu stundu skaitsKursa apstiprinājuma datumsAtbildīgā struktūrvienība
BioloģijaBiometrija un bioinformātika32161619/10/2011Vadības sistēmu katedra

Kursa izstrādātājs

author doc.

Līga Zvirgzdiņa

Ekonomikas doktors

Piezīmes

Vispārizglītojošais studiju kurss Veterinārmedicīnas fakultātes otrā līmeņa profesionālās augstākās izglītības studiju programmā „Veterinārmedicīna”.

Kursa anotācija

Studenti apgūst plašāk lietotās metodes novērojumu un izmēģinājumu datu matemātiskai apstrādei bioloģijā. Studenti iegūst zināšanas par bioloģisko eksperimentu datu sistematizāciju un grafisku attēlošanu, statistisko rādītāju aprēķināšanu un novērtēšanu, hipotēžu pārbaudi, empīriskā sadalījuma novērtēšanu un rezultātu interpretāciju.

Rezultāti

Studiju kursa apguves rezultātā studenti iegūst: zināšanas un kritisku izpratni par matemātiskām metodēm un to praktisku pielietojumu novērojumu un izmēģinājumu datu apstrādei bioloģijā; prasmes izmantot matemātiskās metodes statistiski pamatotu slēdzienu pieņemšanai kursa darbu, studentu zinātnisko darbu, kā arī internatūras prakses darba izstrādāšanā un noformēšanā, statistisko datu apstrādei izmantot atbilstošu lietojumprogrammatūru; kompetences, strādājot grupā vai veicot darbu patstāvīgi, pielietot atbilstošas matemātiskās metodes, veikt aprēķinu starprezultātu un gala rezultātu profesionālu novērtēšanu un interpretāciju.

Kursa plāns

1 Variācijas rindas izveidošana diskrēti variējošai pazīmei
2 Variācijas rindas izveidošana nepārtraukti variējošai pazīmei
3 Relatīvo, kumulatīvo un relatīvo kumulatīvo frekvenču aprēķināšana
4 Variācijas rindas grafiska attēlošana
5 Statistisko rādītāju aprēķināšana negrupētai paraugkopai
6 Statistisko rādītāju aprēķināšana grupētai paraugkopai
7 Kontroldarbs: Variācijas rinda. Datu grafiska attēlošana. Aprakstošā statistika
8 Ticamības intervāla aprēķins ģenerālkopas vidējai vērtībai. Hipotēzes pārbaude ar ticamības intervāla metodi
9 Hipotēzes pārbaude par ģenerālkopas vidējo vērtību ar testa vērtējuma metodi
10 F-tests. Hipotēzes pārbaude par nesaistītu paraugkopu vidējo salīdzināšanu, t-tests nesaistītām paraugkopām
11 Hipotēzes pārbaude par saistītu paraugkopu vidējo salīdzināšanu, - t-tests saistītām paraugkopām
12 Viena faktora dispersijas analīze
13 Divu faktoru dispersijas analīze bez atkārtojumiem
14 Divu faktoru dispersijas analīze ar atkārtojumiem
15 Korelācija. Regresija
16 Kontroldarbs: F-tests. T-tests. Dispersijas analīze. Korelācija. Regresija

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Pārbaudījuma veids ieskaite ar atzīmi. Ieskaites vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma: kontroldarbi ir ar pozitīvu vērtējumu (vismaz 4 balles); akumulējošās ieskaites vērtējums ir vidējā kontroldarbu atzīme semestrī. Nesekmīga divu kontroldarbu gadījumā (zem 4 ballēm) students atbild par visu studiju kursa vielu kopumā.

Mācību pamatliteratūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ar MS Excel ikvienam. 1. daļa Rīga: Datorzinību Centrs, 1999. 163 lpp.
2. Arhipova I., Ramute L., Paura L. Datu statistiskā apstrāde ar MS Excel. Jelgava: LLU izdevniecība, 1998. 159 lpp.
3. Arhipova I., Ramute L., Žuka L. Matemātiskās statistikas uzdevumu risināšana ar MS Excel. I Jelgava: LLU izdevniecība, 1997. 121 lpp.
4. Arhipova I., Ramute L., Žuka L. Matemātiskās statistikas uzdevumu risināšana ar MS Excel. II Jelgava: LLU izdevniecība. 1997. 98 lpp.

Papildliteratūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā un biznesā. Rīga: Datorzinību Centrs, 2006. 364 lpp.
2. Berenson M. L., Levine D. M. Basic Business Statistics. Concepts and Applications. USA: Prentice Hall, 2009. 1013 p.
3. Mead R., Curnow R.N., Hasted AM. Statistical methods in agriculture and experimental biology. London: Chapman&Hall, 1996. 415 p.