Kursa kods Mate2006

Kredītpunkti 2

Matemātiskā statistika

Zinātnes nozareZinātnes apakšnozareKopējais stundu skaits kursāLekciju stundu skaitsSemināru un praktisko darbu stundu skaitsKursa apstiprinājuma datumsAtbildīgā struktūrvienība
MatemātikaVarbūtību teorija un matemātiskā statistika32161619/10/2011Vadības sistēmu katedra

Kursa izstrādātājs

author doc.

Laima Bērziņa

Vides inženierzinātņu doktors

Papildliteratūra

1. Krastiņš O. Ciemiņa I. Statistika. Rīga: LR Centrālā statistikas pārvalde, 2003. 267 lpp.
2. Krastiņš O. Statistika un ekonometrija. Rīga: LR Centrālā statistikas pārvalde, 1998. 435 lpp.

Piezīmes

Obligātais kurss Lauku inženieru fakultātes profesionālās augstākās izglītības bakalaura studiju programmā „Zemes ierīcība”.

Kursa anotācija

Studiju kurss iepazīstina studentus ar matemātiskās statistikas pamatiem, akcentējot to nozīmi studijās un pielietojumu patstāvīgos pētījumos. Studenti iegūst izpratni par statistisko metožu nozīmi precīzu spriedumu un loģisku secinājumu ieguvei daudzveidīgu procesu izzināšanas gaitā. Studenti apgūst matemātiskās statistikas metožu iedalījumu, izvēles nosacījumus, kā arī pielietojumu pazīmju vidējo vērtību salīdzināšanai un saistības analīzei.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Pēc studiju kursa studijām studentam būs: zināšanas un izpratne par pētāmo pazīmju klasifikāciju, pamatmetodēm to apstrādei, matemātiskās statistikas metožu izvēles pamatprincipiem saskaņā ar izvirzītajiem pētījuma uzdevumiem; prasmes pielietot matemātiskās statistikas metodes kursa darbos, kursa projektos, diplomprojektā, profesionālos pētījumos; kompetence analizēt, sistematizēt datu apstrādes rezultātus un izmantot tos mērniecības, kadastra, nekustamā īpašuma vērtēšanas un projektēšanas darbu izpildē.

Kursa plāns

1 Matemātiskās statistikas priekšmets. Galvenie jēdzieni. Pazīmju klasifikācija.
2 Pazīmju variācijas rindas veidošana un grafiska attēlošana.
3 Ģenerālā kopa un izlases kopa, izlašu pamatveidi.
4 Empīrisko novērojumu statistiskie raksturotāji – aprakstošā statistika. Pazīmes vidējā lieluma raksturotāji.
5 Paraugkopu izkliedes rādītāji un izlases reprezentācijas rādītāji.
6 Ģenerālās kopas parametru vērtēšana. Statistiskās hipotēzes, to pārbaude. Statistisko testu iedalījums. 1. kontroldarbs.
7 Gadījuma lielumu sadalījumi. Normālā sadalījuma likums.
8 Hipotēze par divu atkarīgu izlašu vidējiem – t-tests.
9 Hipotēze par divu neatkarīgu izlašu vidējiem – t-tests. Hipotēze par divu izlašu dispersiju starpību – F-tests.
10 Dispersijas analīze. 2. kontroldarbs
11 Pazīmju saistības analīze. Korelācijas koeficienti.
12 Viena faktora lineārās regresijas analīze.
13 Nelineārās regresijas pamati.
14 χ2 kritērijs kā statistiskās neatkarības tests.
15 Neparametriskā statistika.
16 3. kontroldarbs.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Ieskaites vērtējums ir atkarīgs no semestra darba kumulatīvā vērtējuma: 3 kontroldarbu kopvērtējums maksimāli 90 punkti; mājas darbu kopvērtējums maksimāli 10 punkti. 10 punkti veido ieskaites atzīmes 1 balli.

Pamatliteratūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā un biznesā. Rīga: Datorzinību Centrs, 2006. 362 lpp.
2. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā. Risinājumi ar SPSS un Microsoft Excel. Rīga: Datorzinību Centrs, 2003. 349 lpp.
3. Smotrovs J. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika. II Rīga: Zvaigzne ABC, 2007.
4. Grīnglazs L., Kopitovs J. Matemātiskā statistika: ar datoru lietojuma paraugiem uzdevumu risināšanai. Rīga: Rīgas Starptautiskās ekonomikas un biznesa administrācijas augstskola, 2003.