Kursa kods Biol2001

Kredītpunkti 2

Biometrija

Zinātnes nozareZinātnes apakšnozareKopējais stundu skaits kursāLekciju stundu skaitsLaboratorijas darbu stundu skaitsKursa apstiprinājuma datumsAtbildīgā struktūrvienība
BioloģijaBiometrija un bioinformātika32161619/01/2015Mežkopības katedra

Kursa izstrādātājs

author lekt.

Solveiga Luguza

Mežzinātņu maģistrs

Priekšzināšanas

Mate4014, Matemātika I

Papildliteratūra

1. Johnson R.A., Wichern D.W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th ed. Upper Saddle River: Pearson Education, Inc., 2007. 773 p.
2. Zar J.H. Biostatistical Analysis. 4th edition. Upper Saddle River: Prentice Hall, 1999. 663 p.
3. Everitt B.S., Der A. A handbook of statistical analysis using SAS. London: Chapman & Hall, 1996. 157 p.

Periodika un citi informācijas avoti

1. Biometrics. Journal of the International Biometric Society. ISSN 1541-0420.
2. The Journal of Modern Applied Statistical Methods (United States). ISSN 1538-9472.
3. Biometrika (United Kingdom. ISSN 1464-3510.

Piezīmes

Obligātais kurss Meža fakultātes akadēmiskās bakalaura studiju programmas "Mežzinātne".

Kursa anotācija

Biometrija risina induktīvās izziņas reprezentativitātes problēmu, apskata empīriskās informācijas ievākšanas, datu matemātiskās apstrādes un analīzes metodes un iespējas tās praktiski risināt statistisko rādītāju aprēķināšanu un hipotēžu pārbaudi, dispersijas, korelācijas un regresijas analīzes

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Pēc studiju kursa noklausīšanās students zina galvenās empīrisko datu apstrādes metodes, izmantojot loģisko analīzi, prot izvēlēties datu specifikai piemērotākās matemātiskās metodes, kā arī ir kompetents empīrisko datu apstrādes pamatmetožu pielietošanā un praktiskā to realizācijā, risinot pētnieciskos uzdevumus mežzinātnē.

Kursa plāns

1 Izziņas deduktīvais un induktīvais risinājums. Empīriskās informācijas apstrāde un matemātiskā modelēšana.
2 Mērīšanas kļūdas. Statistiskās kopas, to veidi un dimensionalitāte. Paraugkopas reprezentativitāte.
3 Statistiskie rādītāji, to klasifikācija. Vidējie rādītāji.
4 Izkliedes rādītāji. Reprezentativitātes rādītāji.
5 Satistiskā vērtēšana. Vidējās vērtības, standartnovirzes un dispersijas reprezentācijas intervāli.
6 Teorētisko sadalījumu klasifikācija. Normālais sadalījums.
7 Binomiālais sadalījums. Puasona sadalījums. Stjūdenta sadalījums.
8 Hipotēžu pārbaude. Nulles hipotēze.
9 Empīriskā un normālā sadalījuma atbilstības pārbaude. Paraugkopu salīdzināšana. Paraugkopu apvienošana.
10 Dispersijas sadalīšanas nosacījumi un interpretācija. Statistikais komplekss. Dispersijas analīzes uzdevumi.
11 Faktora ietekmes būtiskuma pārbaude. Gradācijas klašu salīdzināšana.
12 Pazīmju atkarība un infrastruktūra. Korelācijas veidi. Izkliedes diagramma. Korelācijas ciešuma rādītāji.
13 Korelācijas koeficienta reprezentācijas intervāls. Korelācijas koeficientu salīdzināšana un apvienošana.
14 Regresijas jēdziens. Regresijas analīzes uzdevumi. Regresijas veida izvēle. Regresijas koeficientu aprēķināšana.
15 Regresijas vienādojuma statistiskā vērtēšana. Nelineārā regresija.
16 Multiplā lineārā regresija. Linearitātes pārbaude, koeficientu aprēķināšana un statistiskā vērtēšana.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Semestra laikā sekmīgi jāuzraksta 4 kontroldarbi. Jāizpilda un jāaizstāv 6 laboratorijas darbi (vērtējums ieskaitīts/neieskaitīts). Noslēgumā akumulējoša ieskaite ar atzīmi, vērtējums veidojas no kontroldarbu atzīmēm. Kavēto laboratorijas darbu izpilde un neieskaitīto kontroldarbu pārrakstīšana Mežkopības katedras noteiktajā laikā.

Pamatliteratūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā. Risinājumi ar SPSS un MS Excel. Rīga: Datorzinību centrs, 2003. 354 lpp.
2. Krastiņš O., Ciemiņa I. Statistika: mācību grāmata. Rīga: LR Centrālā statistikas pārvalde, 2003. 267 lpp.
3. Levine D. M., Ramsey P.P., Smitd R.K. Applied statistics for Engineers and Scientists: Using Microsoft Excel and MINITAB. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 2001. 671 p.
4. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ar MS Excel ikvienam II. Rīga: Datorzinību centrs, 2000. 136 lpp.