Kursa kods Mate2030

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 doc.

Līga Zvirgzdiņa

Dr. oec.

Kursa anotācija

Studenti apgūst plašāk lietotās matemātiskās statistikas metodes uzņēmējdarbībā, ekonomisko un sociāli demogrāfisko procesu analīzē. Studenti iepazīstas ar teorētiskajiem sadalījumiem un to raksturotājiem, iegūst zināšanas par statistisko rādītāju novērtēšanu un hipotēžu pārbaudi, matemātiskās statistikas metodēm empīriskā sadalījuma novērtēšanai un rezultātu interpretācijai ekonomikā.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Zināšanas:
• Zina un izprot matemātiskās statistikas būtību un jēdzienus, – eksāmens;
• Zināšanas un kritiska izpratne par matemātiskās statistikas metodēm un likumsakarībām, - patstāvīgi risināmi mājas darba uzdevumi ar aprēķiniem;
• Zināšanas un kritiska izpratne par matemātiskās statistikas metožu praktisku pielietojumu uzņēmējdarbībā, ekonomisko un sociāli demogrāfisko procesu analīzē, - kontroldarbs – uzdevums ar aprēķiniem;
Prasmes:
• Spēj izvēlēties un izmantot novērojumu datiem atbilstošās matemātiskās statistikas metodes, - laboratorijas darbi;
• Pielietot atbilstošas matemātiskās statistikas metodes, veikt aprēķinu starprezultātu un gala rezultātu profesionālu novērtēšanu un interpretāciju uzņēmējdarbības, ekonomisko un sociāli demogrāfisko procesu analīzē, - kontroldarbs – uzdevums ar aprēķiniem;
• Izpildīt vajadzīgās darbības un operācijas, statistisko datu apstrādei, izmantot atbilstošu lietojumprogrammatūru, - laboratorijas darbi un patstāvīgi risināmi mājas darba uzdevumi ar aprēķiniem;
• Spēj patstāvīgi plānot un organizēt savu darbu, - mājas darbi;
Kompetence:
• Spēj patstāvīgi izvēlēties matemātiskās statistikas metodes, iegūt un interpretēt aprēķinu rezultātus, un tos izmantot statistiski pamatotu lēmumu pieņemšanai, risinot problēmas uzņēmējdarbībā, ekonomiskos un sociāli demogrāfiskos procesos, – eksāmens.

Kursa saturs(kalendārs)

1. Matemātiskās statistikas kursa būtība un loma ekonomisku procesu pētīšanā, ekonomisko pētījumu datu vākšanā, apstrādē, analīzē un rezultātu interpretācijā. (Lekcija – 1 stunda)
2. Gadījuma lielumi. Teorētiskie sadalījumi. (Lekcija – 1 stunda, laboratorijas darbi – 1 stunda)
3. Diskrēts gadījuma lielums. Binomiālais sadalījums, Puasona sadalījums, to likumsakarību izmantošana ekonomiskos pētījumos. (Lekcija – 1 stunda, laboratorijas darbi – 2 stundas)
4. Nepārtraukts gadījuma lielums. Sadalījuma likums (varbūtību sadalījums). Sadalījuma funkcija. Normālais sadalījums. Gadījuma lieluma standartizācija. Binomiālā sadalījuma aproksimācija ar normālo sadalījumu. Normālā sadalījuma likumsakarību izmantošana ekonomiskos pētījumos. (Lekcija – 2 stundas, laboratorijas darbi – 1 stunda)
5. Hipotēžu pārbaude. Statistiskā hipotēze un tās uzdevuma nostādne ekonomiskos pētījumos. Statistiskie slēdzieni un lēmumi. Hipotēžu pārbaudes algoritms. (Lekcija – 2 stundas)
6. Parametrisko un neparametrisko metožu būtība, izmantošanas nosacījumi. (Lekcija – 1 stunda)
7. Ģenerālkopas vidējās vērtības novērtējums. Hipotēzes pārbaude par ģenerālkopas vidējo. Ticamības intervāla metode. Hipotēzes pārbaude ar testa vērtējuma metodi. Hipotēzes pārbaude ar būtiskuma līmeņa pārbaudes jeb p-vērtības (p-value) metodi. (Lekcija – 1 stunda, laboratorijas darbi – 2 stundas)
Kontroldarbs. Teorētiskie sadalījumi un to likumsakarību izmantošana ekonomiskos pētījumos. (1 stunda)
8. Ģenerālkopas dispersijas novērtējums. Hipotēzes pārbaude par ģenerālkopas dispersiju. (Lekcija – 1 stunda, laboratorijas darbi – 1 stunda)
9. Hipotēzes pārbaude un lēmuma pieņemšana par divu ģenerālkopu parametriem. Saistītas un nesaistītas (neatkarīgas) paraugkopas. F-tests. T-tests nesaistītām jeb neatkarīgām paraugkopām. T-tests saistītām paraugkopām. Rezultātu interpretācija ekonomiskos pētījumos. (Lekcija – 3 stundas, laboratorijas darbi – 2 stundas)
10. 2 kritērija pielietošana hipotēžu pārbaudē. Empīriskā un teorētiskā sadalījuma atbilstības pārbaude. Uzdevuma nostādne ekonomiskos pētījumos. (Lekcija – 1 stunda, laboratorijas darbi – 2 stundas)
11. Dispersijas analīzes būtība un uzdevumi. Viena faktora dispersijas analīze. Divu faktoru dispersijas analīze ar un bez atkārtojumiem. Uzdevuma nostādne ekonomiskos pētījumos. (Lekcija – 2 stundas, laboratorijas darbi – 3 stundas)
1. Kontroldarbs. Hipotēžu pārbaudes metodes un to izmantojums ekonomiskos pētījumos. (1 stunda)2.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Sekmīgi nokārtots eksāmens

Eksāmena vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma:
• rakstisku kontroldarbu kopvērtējums;
• teorijas tests (rakstiski).

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Studentam patstāvīgi jāsagatavojas kontroldarbiem, teorijas testam, eksāmenam, atbilstoši studiju kursa programmā norādītajām tēmām (skatīt kursa plānu).
e-studijās tiek izvietoti attiecīgās tēmas uzdevumi patstāvīgam darbam.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Eksāmena vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma:
• praktisku kontroldarbu kopvērtējums (maksimums 60 punkti);
• teorijas tests (maksimums 40 punkti).
10 punkti veido eksāmena atzīmes 1 balli.

Kontroldarba rakstīšanai tiek dota viena iespēja.

Pamatliteratūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā un biznesā. Rīga: Datorzinību Centrs, 2006. 364 lpp.
2. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā. Risinājumi ar SPSS un Microsoft Excel. Rīga: Datorzinību Centrs, 2003. 352 lpp.
3. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ar MS Excel ikvienam. 1. daļa Rīga: Datorzinību Centrs, 1999. 163 lpp.
4. Arhipova I., Ramute L., Paura L. Datu statistiskā apstrāde ar MS Excel. Jelgava: LLU izdevniecība, 1998. 159 lpp.
5. Arhipova I., Ramute L., Žuka L. Matemātiskās statistikas uzdevumu risināšana ar MS Excel. I Jelgava: LLU izdevniecība, 1997. 121 lpp.
6. Arhipova I., Ramute L., Žuka L. Matemātiskās statistikas uzdevumu risināšana ar MS Excel. II Jelgava: LLU izdevniecība. 1997. 98 lpp.
7. Grīnglazs L., Kopitovs J. Matemātiskā statistika: ar datoru lietojuma paraugiem uzdevumu risināšanai. Rīga: Rīgas Starptautiskās ekonomikas un biznesa administrācijas augstskola, 2003. 310 lpp.
8. Krastiņš O. Ciemiņa I. Matemātiskā statistika. Rīga: LR Centrālā statistikas pārvalde, 2003. 267 lpp.
9. Krastiņš O. Statistika un ekonometrija. Rīga: LR Centrālā statistikas pārvalde, 1998. 436 lpp.
10. Koliškins A. Augstākā matemātika. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika. III Rīga: Apgāds Zvaigzne ABC, 2011. 86 lpp.
11. Smotrovs J. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika. I Rīga: Zvaigzne ABC, 2004. 264 lpp.
12. Smotrovs J. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika. II Rīga: Zvaigzne ABC, 2007. 136 lpp.
13. Berenson M. L., Levine D. M. Basic Business Statistics. Concepts and Applications. USA: Prentice Hall, 2003. 1013 pp.
14. Graham A. Statistics: An Introduction. United Kingdom: Teach Yourself Books, 2017. 301 p.

Papildliteratūra

1. Revina I. Ekonometrija. Rīga: LU, 2002. 270 lpp.
2. Rowntree D. Statistics without Tears: An Introduction for Non-Mathematicians. United Kingdom: Penguin Books, 2018. 199p.
3. Cristensen R. Analysis of variance: design and regression. Applied statistical methods. London, UK: Published by Chapman & Hall. 1996. 587 pp.
4. Hair J. F., Anderson R. E., Tatham R. L., Black W. C. Multivariate data analysis with Readings. Fourth Editon. Prentice Hall, 1995.745 p.
5. McClave J.T., Benson P.G., Sincich T.A. First Course in Business Statistics. New Jersey: Prentice Hall, Inc., 1995. 746 p.
6. Freedman D., Pisani R., Purves R., Adhikari A. Statistics. 2nd ed. New York; London: W.W.Norton and Co., 1991. 514p.

Periodika un citi informācijas avoti

1. Centrālās statistikas pārvalde: https://www.csb.gov.lv
2. EUROSTAT datu bāzes un publikācijas: https://ec.europa.eu/eurostat/

Piezīmes

Obligāts kurss akadēmiskās izglītības bakalaura studiju programmā “Ekonomika” un
nozares teorētiskais pamatkurss otrā līmeņa profesionālās augstākās izglītības bakalaura studiju programmā “Komercdarbība un uzņēmuma vadība”