Kursa kods Mate2033

Kredītpunkti 2

Matemātiskā statistika

Zinātnes nozareMatemātika

Zinātnes apakšnozareVarbūtību teorija un matemātiskā statistika

Kopējais stundu skaits kursā80

Lekciju stundu skaits16

Semināru un praktisko darbu stundu skaits16

Studenta patstāvīgā darba stundu skaits48

Kursa apstiprinājuma datums04.09.2019

Atbildīgā struktūrvienībaVadības sistēmu katedra

Kursa izstrādātājs

author lekt.

Ilva Rudusa

Mg. oec.

Kursa anotācija

Studenti iegūst zināšanas varbūtību teorijā un matemātiskajā statistikā ar praktisku pielietojumu demonstrējumiem. Galvenais uzsvars likts uz praktisko pētījumu nostādnēm, aprēķinu starprezultātu un gala rezultātu profesionālu novērtēšanu un interpretāciju. Šajā kursā liela vērība tiek veltīta varbūtību sadalījumiem un to raksturotājiem, gadījuma lielumiem inženierzinātnēs.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Zināšanas - spēj parādīt matemātikas nozarei raksturīgās pamata un specializētas zināšanas un šo zināšanu kritisku izpratni; spēj parādīt izpratni par varbūtību sadalījumiem un to raksturotājiem, gadījuma lielumiem inženierzinātnēs; (laboratorijas darbs) Prasmes - spēj, izmantojot apgūtos teorētiskos pamatus un prasmes, veikt profesionālu darbību, formulēt un analītiski aprakstīt informāciju, problēmas un risinājumus matemātiskās statistikas zinātnes nozarē, tos izskaidrot un argumentēti diskutēt par tiem gan ar speciālistiem, gan ar nespeciālistiem un izmantot brīvi pieejamo programmu R datu apstrādē (laboratorijas darbi). Kompetences - spēj patstāvīgi iegūt, atlasīt un analizēt informāciju un to izmantot, pieņemt lēmumus un risināt problēmas matemātiskā statistikā; spēj veikt praktiskus pētījumus, analizēt starprezultātu, profesionāli novērtēt un interpretēt gala rezultātu. (patstāvīgais darbs)

Kursa saturs(kalendārs)

1. Varbūtības teorijas pamatjēdzieni. Varbūtības definīcijas (klasiskā, statistiskā).
2. Vienkāršākās darbības ar varbūtībām.
3. Pilnās varbūtības un Beiesa formulas. (2h)
4. Gadījuma lielumi
5. Gadījuma lielumu skaitliskie raksturotāji.
6. Diskrēti un nepārtraukti sadalījumi.(3h)
7. Statistikas pielietošana zinātniski-pētnieciskajā darbā.
8. Statistiskie rādītāji.
9. Hipotēžu pārbaude.
10. Parametriskās divu paraugkopu analīzes metodes 2(h)
11. Neparametriskās divu paraugkopu analīzes metodes 2(h)

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Ieskaites vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma: kontroldarbu vērtējums (1.kontroldarbs – 50%; 2.kontroldarbs – 50%)

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Semestra laikā studējošie patstāvīgi risina uzdevumus. Rezultātus noformē rakstiski un iesniedz e- studiju vidē.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Ieskaites vērtējums ir atkarīgs no kontroldarbu kumulatīvā vērtējuma

Pamatliteratūra

1. Arhipova I. Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas pielietojumi inženierzinātnēs: mācību līdzeklis. Jelgava: LLU, 2008. 125 lpp.
2. Buiķis M., Carkovs I., Siliņa B. Varbūtību teorijas un statistikas elementi. Rīga: Zvaigzne ABC, 1997. 107 lpp.
3. Krastiņš O., Ciemiņa I. Matemātiskā statistika: mācību grāmata. Rīga: LR Centrālā statistikas pārvalde, 2003. 267 lpp.
4. Altman D.G. Practical Statistical for Medical Research. London: Chapman & Hall/CRC, 1991. 611 p.
5. Hahn Gerald J., Shapiro Samuel S. Statistical Models in Engineering. A Wiley-Interscience Publication. John Wiley & Sons: INC, 1994. 560 p.
6. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Прикладные задачи теории вероятностей. Москва: Радио и связь, 1983.
7. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. Москва: Издательство «Наука», 1988.

Papildliteratūra

1. Levine D. M., Ramsey P. P., Smitd R. K. Applied statistics for Engineers and Scientist: Using Microsoft Excel and MINITAB. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 2001. 671 p.
2. Sprent P., Smeeton N.C. Applied nonparametric statistical methods. Boca Raton, London, New York, Washington D.C.: Chapman Hall/CRC, 2000. 461 p.

Piezīmes

Obligātais studiju kurss ITF bakalaura studiju programmās “Informācijas tehnoloģijas ilgtspējīgai attīstībai” un “Datorvadība un datorzinātne”