Kursa kods LauZ5110

Kredītpunkti 4

Pētījumi inženierzinātnēs

Zinātnes nozareZinātnes apakšnozareKopējais stundu skaits kursāLekciju stundu skaitsSemināru un praktisko darbu stundu skaitsKursa apstiprinājuma datumsAtbildīgā struktūrvienība
Vides inženierija un enerģētikaLauksaimniecības inženierzinātne64323206/09/2011Spēkratu institūts

Kursa izstrādātājs

author prof. (Emeritus)

Māris Ķirsis

Inženierzinātņu doktors

Papildliteratūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ar Microsoft Excel ikvienam. 1.daļa. Rīga: Datorzinību centrs, 1999.-168 lpp.
2. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ar Microsoft Excel ikvienam. 2.daļa. Rīga: Datorzinību centrs, 2000. 136 lpp.
3. Holman J. Experimental methods for engineers. New York etc.:Mc Graw Hill 1997. 616 pp.

Periodika un citi informācijas avoti

1. Nordic Road &Transport Research. Nordic Road and Transport Research. Statens Väg- och Transportforskningsinstitut. Sweden. ISSN: 11015179

Piezīmes

Obligātais studiju kurss akadēmiskās izglītības maģistra studiju programmai „Lauksaimniecības inženierzinātne”, pilna un nepilna laika studijās.

Kursa anotācija

Studenti iepazīstas ar pētniecisko darbu mērķu un uzdevumu formulēšanu inženierzinātnēs. Studenti iegūst zināšanas par pētniecības paņēmieniem un metodēm, vienfaktora un daudzfaktoru regresiju, regresijas vienādojumu atrašanu ar datorprogrammu palīdzību, vienfaktora un daudzfaktoru eksperimentu matemātisko plānošanu, faktoru izvēles principiem šajos eksperimentos, eksperimentu skaita noteikšanu un mērījumu atkārtojumu skaita noteikšanu katrā eksperimentā. Studenti apgūst eksperimenta plānošanu un tā realizāciju, kā arī iegūto rezultātu izvērtēšanu un interpretēšanu.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

• zināšanas pētniecisko darbu izpildē inženierzinātnēs;
• prasmes pētniecības paņēmienu un metožu izvēlē;
• kompetences eksperimenta plānošanā un tā realizācijā, un iegūto rezultātu izvērtēšanā un interpretēšanā.

Kursa plāns

1 Zinātnieku darbība Latvijā un pasaulē.
2 Zinātniskās pētniecības darbs kā kibernētiskā sistēma.
3 Teorētiskā un empīriskā pētīšana.
4 Matemātiskās modelēšanas principi.
5 Eksperimentālās pētīšanas metodes.
6 Eksperimentu plānošanas pamati.
7 Faktori un to izvēle. Randomizācija.
8 Vienfaktora eksperimenta plānošana.
9 Daudzfaktoru eksperimenta plānošana.
10 Pilns faktoru plāns un daļreplika.
11 Ekstremālo eksperimentu plānošana. Stāvā kāpuma metode.
12 Empīriskie un teorētiskie sadalījumi.
13 Lineārā un nelineārā regresija. Vienfaktora un daudzfaktoru regresija.
14 Regresijas vienādojumu atrašana ar datorprogrammām.
15 Eksperimentu plānošanas datu apstrāde un matemātiskā modeļa iegūšana.
16 Iegūto rezultātu analīze. Secinājumu un ieteikumu izstrādāšana.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Izstrādāti un ieskaitīti praktiskie un mājas darbi. Pārbaudes veids - eksāmens.

Pamatliteratūra

1. Kozlinskis V. Pētījumu metodes ekonomikā un biznesā. Jelgava, 2005. 97 lpp.
2. The esence of research methodology: a guide for master and PhD students in management science. Springer, 2007. 478 p.
3. Bell J. Doing your research Project. Open University press, 2005. 267 p.