Kursa kods BūvZ5012

Kredītpunkti 3

Datu statistiskā apstrāde

Zinātnes nozareBūvniecības un transporta inženierzinātnes

Zinātnes apakšnozareBūvkonstrukcijas

Kopējais stundu skaits kursā81

Lekciju stundu skaits8

Semināru un praktisko darbu stundu skaits8

Laboratorijas darbu stundu skaits16

Studenta patstāvīgā darba stundu skaits49

Kursa apstiprinājuma datums01.11.2011

Atbildīgā struktūrvienībaBūvniecības un kokapstrādes institūts

Kursa izstrādātājs

author prof.

Lilita Ozola

Dr. sc. ing.

Kursa anotācija

Šajā izvēles kursā tiek apgūtas zināšanas un izkoptas iemaņas inženiertehnisko pētījumu datu statistiskās apstrādes metožu pielietošanā. Tiek analizēti empīriskie un teorētiskie sadalījumi un statistiskie rādītāji, gadījuma raksturlielumu problēma būvniecībā un to statistiskā modelēšana, kā arī korelācijas, regresijas modeļu un rādītāju analīze.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Zināšanas: par viendimensijas datu kopu statistisko rādītāju novērtēšanu, teorētiskajiem varbūtību sadalījumiem un to atbilstības novērtēšanu, par korelācijas diagnozi un regresijas modeļiem. Prasmes: datu analīzei ar datorprogrammas (MS Excel vai SPSS) palīdzību. Kompetence: demonstrēt spējas datu statistiskai apstrādei un lēmuma pieņemšanai par eksperimenta rezultātu statistisko nozīmīgumu un ticamību.

Kursa saturs(kalendārs)

1 Datu izkliedes problēma inženiertehniskajos pētījumos. Eksperimenta plānošana
2 Datu izlase un ģenerālkopa. Izlases kļūdas
3 Empīrisko datu sadalījuma grafiki: histogrammas, poligoni, sadalījuma līknes, kumulātas. Statistiskie rādītāji
4 Normālā un logaritmiski normālā sadalījuma diferenciālo un integrālo funkciju aprēķināšana
5 Vidējā aritmētiskā un dispersijas ticamības intervāla noteikšana
6 Veibula sadalījuma diferenciālo un integrālo funkciju aprēķināšana
7 Empīriskā un teorētiskā sadalījuma atbilstības pārbaude
8 5%-fraktīles vērtības noteikšana atbilstoši teorētiskā sadalījuma veidam
9 Ekstremālo vērtību sadalījumi
10 Gadījuma raksturlielumu statistiskā modelēšana būvniecībā
11 Korelācijas analīze. Ciešuma rādītāji
12 Regresijas modeļa izmantošana rezultatīvās pazīmes vērtību prognozēšanai
13 Daudzfaktoru lineārās regresijas funkcijas noteikšana un vienādojuma novērtēšana
14 Logaritmiskās, polinomiālās, eksponenciālās un pakāpes regresijas modeļu vienādojumi
15 Regresijas vienādojuma novērtējums
16 Datu analīzes rezultātu prezentācija

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Ieskaite ar atzīmi atbilstoši grupā apspriestas prezentācijas rezultātiem par eksperimenta datu statistisko analīzi , iesniedzot arī noformētu patstāvīgo darbu viendimensijas un vairākdimensiju datu kopu analīzē

Obligātā literatūra

1. Smotrovs Jānis. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika :[mācību grāmata dabaszinātņu un inženierzinātņu studentiem]. Rīga : Zvaigzne ABC, 2004-2007. 2 sēj.
2. Moore David S. The basic practice of statistics. New York : W.H. Freeman and Company, 2007. 728 p.
3. Handbook of data analysis. Edited by Melissa Hardy, Alan Bryman. London ... [etc.].: Sage, 2004 (reprinted 2006) XVII, 704 p.
4. Kottegoda Nathabandu T., Rosso R. Applied statistics for civil and environmental engineers. Oxford ; Malden, MA : Blackwell Publishing, 2008. 718 p.

Papildliteratūra

1. Arhipova Irina. Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas pielietojumi inženierzinātnēs: mācību līdzeklis. Latvijas Lauksaimniecības universitāte. Informācijas tehnoloģiju fakultāte. Jelgava : LLU, 2008. 125 lpp.
2. Levine D.M., P. P. Ramsey, R. K. Smidt. Applied Statistics for Engineers and Scientists. Using Microsoft Excel and MINITAB. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey : Prentice Hall, 2001. 671 p.
3. Ozola L. Factor's Variability Effects and Uncertainty in Structural Timber Engineering. The thesis for the degree of Doctor of Philosophy in Engineering, Tartu: Estonian Agricultural University, 2005 164 p.

Periodika un citi informācijas avoti

1. Next: viss par tehnoloģijām. Rīga : Pelikāns Marketings. ISSN 1407-8937.

Piezīmes

Akadēmiskās izglītības maģistra studiju programmas „Būvzinātne” (IKK 45582) C daļā.