Kursa kods Biol2001

Kredītpunkti 2

Biometrija

Zinātnes nozareBioloģija

Zinātnes apakšnozareBiometrija un bioinformātika

Kopējais stundu skaits kursā80

Lekciju stundu skaits16

Laboratorijas darbu stundu skaits16

Studenta patstāvīgā darba stundu skaits48

Kursa apstiprinājuma datums16.03.2021

Atbildīgā struktūrvienībaMežkopības katedra

Kursa izstrādātājs

author vieslekt.

Solveiga Luguza

Mg. silv.

Priekšzināšanas

Mate4014, Matemātika I

Kursa anotācija

Biometrija risina induktīvās izziņas reprezentativitātes problēmu, apskata empīriskās informācijas ievākšanas, datu matemātiskās apstrādes un analīzes metodes un iespējas tās praktiski pielietot, studenti apgūst 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 (1. laboratorijas darbs, 1. kontroldarbs), izmantojot loģisko analīzi, prot izvēlēties datu specifikai piemērotākās matemātiskās metodes, kā arī ir kompetents empīrisko datu apstrādes pamatmetožu pielietošanā un praktiskā to realizācijā (2., 3. laboratorijas darbs, 2. kontroldarbs), risinot pētnieciskos uzdevumus mežzinātnē (4., 5., 6. laboratorijas darbs, 3., 4. kontroldarbs).

Kursa saturs(kalendārs)

LEKCIJAS
1. Izziņas deduktīvais un induktīvais risinājums. Empīriskās informācijas apstrāde un matemātiskā modelēšana.(1 stunda)
2. Mērīšanas kļūdas. Statistiskās kopas, to veidi un dimensionalitāte. Paraugkopas reprezentativitāte.(1 stunda)
3. Statistiskie rādītāji, to klasifikācija. Vidējie rādītāji. Izkliedes rādītāji. Reprezentativitātes rādītāji. (1 stunda)
I kontroldarbs. Paraugkopas statistisko rādītāju aprēķināšana (1 stunda)
4. Statistiskā vērtēšana. Vidējās vērtības, standartnovirzes un dispersijas reprezentācijas intervāli. (1 stunda)
5. Teorētisko sadalījumu klasifikācija. Normālais sadalījums. Binomiālais sadalījums. Puasona sadalījums. Stjūdenta sadalījums. (1 stunda)
6. Hipotēžu pārbaude. Nulles hipotēze. (1 stunda)
7. Empīriskā un normālā sadalījuma atbilstības pārbaude. Paraugkopu salīdzināšana. Paraugkopu apvienošana. (1 stunda)
II kontroldarbs. Reprezentācijas intervālu ģenerālkopā aprēķināšana. Hipotēžu pārbaude. (1 stunda)
8. Dispersijas sadalīšanas nosacījumi un interpretācija. Statistiskais komplekss. Dispersijas analīzes uzdevumi. (1 stunda)
9. Faktora ietekmes būtiskuma pārbaude. Gradācijas klašu salīdzināšana. (1 stunda)
III kontroldarbs. Dispersijas analīze. (1 stunda)
10. Pazīmju atkarība un infrastruktūra. Korelācijas veidi. Izkliedes diagramma. Korelācijas ciešuma rādītāji. Korelācijas koeficienta reprezentācijas intervāls. Korelācijas koeficientu salīdzināšana un apvienošana (1 stunda)
11. Regresijas jēdziens. Regresijas analīzes uzdevumi. Regresijas veida izvēle. Regresijas koeficientu aprēķināšana. (1 stunda)
12. Regresijas vienādojuma statistiskā vērtēšana. Nelineārā regresija. Multiplā lineārā regresija. Linearitātes pārbaude, koeficientu aprēķināšana un statistiskā vērtēšana. (1 stunda)
IV kontroldarbs. Korelācijas analīze. Regresijas analīze (1 stunda)
LABORATORIJAS DARBI
1. Paraugkopas statistisko rādītāju aprēķināšana un analīze.
2. Reprezentācijas intervālu ģenerālkopā aprēķināšana.
3. Hipotēžu pārbaude.
4. Dispersijas analīze.
5. Korelācijas analīze.
6. Regresijas analīze.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Semestra laikā jāizstrādā un jāaizstāv 6 laboratorijas darbi (vērtējums iesk./neiesk.).
Semestra laikā sekmīgi jāuzraksta 4 kontroldarbi (minimālais sekmīgais vērtējums kontroldarbā 4 balles).
Studiju kurss noslēdzas ar akumulējošu ieskaiti, vērtējumu aprēķina kā vidējo aritmētisko no kontroldarbos iegūtajām atzīmēm.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Literatūras studijas kursā apskatīto jautājumu apgūšanai.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Studiju kursa gala vērtējums ir atkarīgs no kontroldarbos iegūtajām atzīmēm (minimālais sekmīgais vērtējums kontroldarbā 4 balles). Ieskaites atzīmi aprēķina kā aritmētisko vidējo no 4 kontroldarbu atzīmēm
Ieskaiti saņem tie studenti, kuri semestra laikā izstrādājuši un aizstāvējuši 6 laboratorijas darbus (vērtējums – ieskaitīts).
Students sekmīgu vērtējumu kontroldarbā var iegūt, ja vismaz 50% jautājumu atbildēti pareizi.
Laboratorijas darbs ir ieskaitīts, ja visi uzdotie praktiskie uzdevumi tajā ir sekmīgi veikti, darbs ir noformēts un sekmīgi aizstāvēts.

Obligātā literatūra

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. Sokal, Robert R. Biometry: the principles and practice of statistics in biological research / Robert R. Sokal and F. James Rohlf. 4th ed. New York, NY: W.H. Freeman and Co., 2012. 937 p.

Papildliteratūra

1. Johnson R.A., Wichern D.W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th ed. Upper Saddle River: Pearson Education, Inc., 2007. 773 p.
2. Van Emden, H. F. Statistics for Terrified Biologists / Helmut F. van Emden (The University of Reading, UK). Second edition. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell, 2019. 402 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

Studiju kurss iekļauts akadēmiskās studiju programmas “Mežzinātne” obligātajā (A) daļā.