Kursa kods Ekon4080

Kredītpunkti 3

Biznesa plānošana un statistika II

Zinātnes nozareEkonomika un uzņēmējdarbība

Zinātnes apakšnozareStatistika

Kopējais stundu skaits kursā81

Lekciju stundu skaits16

Semināru un praktisko darbu stundu skaits16

Studenta patstāvīgā darba stundu skaits49

Kursa apstiprinājuma datums04.09.2019

Atbildīgā struktūrvienībaDatoru sistēmu un datu zinātnes institūts

Kursa izstrādātājs

author prof.

Līga Paura

Dr. agr.

Kursa anotācija

Studiju kurss sniedz zināšanas par datu analīzes metodēm un to pielietošanu pētnieciskajā darbā, kā arī prasmes pielietot specializētās datorprogrammas noteiktiem datu analīzes mērķiem. Studiju kursā studenti apgūst aprakstošo statistiku, datu grafisko attēlošanu un kvalitatīvo datu apstrādes metodes.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

• zināšanas par statistiskām metodēm kvantitatīvo datu (1.kontroldarbs, mājas darbs, praktiskie darbi) un kvalitatīvo datu apstrādei (2.kontroldarbs, praktiskie darbi), to izvēles pamatprincipiem saskaņā ar izvirzītajiem pētījuma uzdevumiem (kontroldarbi, mājas darbs);
• prasmes argumentēti izskaidrot un diskutēt par datu apstrādes metožu izvēles principiem, to pielietošanu un realizēšanu; interpretēt iegūtos rezultātus, formulēt secinājumus (kontroldarbi, praktiskie darbi, mājas darbs);
• kompetence veikt bakalaura darbā datu apstrādi ar datu apstrādes specializēto lietojumprogrammatūru; pielietot datu apstrādes metodes kursa darbu un bakalaura darba izstrādē (patstāvīgi izstrādāts un prezentēts mājas darbs).

Kursa saturs(kalendārs)

1. Ievads statistikā. Datu klasifikācija. Datu grafiskā attēlošana. [L – 1h, P – 1h]
2. Kvantitatīvu datu variācija rindas sastādīšana un grafiska attēlošana. [L – 1h, P – 1h]
3. Aprakstoša statistika kvantitatīvās pazīmes. [L – 1h, P – 1h]
4. Korelācijas analīze. Pīrsona korelācijas koeficients. Hipotēžu pārbaude. [L – 1h, P – 1h]
5. Korelācijas analīze. Spīrmena korelācijas koeficients. Hipotēžu pārbaude. [L – 1h, P – 1h]
6. Vienfaktora lineārais regresijas modelis. Hipotēžu pārbaude. [L – 2h, P – 1h]
7. Sakarību ciešuma radītāji. Determinācijas un korelācijas koeficients. [L – 1h, P – 1h]
8. 1.kontroldarbs: aprakstošā statistika, korelācijas un regresijas analīze. [P – 2h]
9. Kontinģences tabulas. Kontingences analīzē. Hipotēžu pārbaude. [L – 2h, P – 1h]
10. Hī2 kritērijs kā statistiskās neatkarības tests: 2x2 kontingences tabula. [L – 1h, P – 1h]
11. Hī2 kritērijs kā statistiskās neatkarības tests: rxc kontingences tabula. [L – 1h, P – 1h]
12. Hī2 kritērijs vairāku nesaistīto kvalitatīvo paraugkopu īpatsvaru salīdzināšanai. [L – 1h, P – 1h]
13. Brīvas pieejas un on-line rīki datu statistiskajai analīzei. [L – 1h, P – 1h]
14 2.kontroldarbs – pazīmju saistības analīze. [P – 2h]
15 Ievads laikrindu analīzē: multiplikātīvais modelis. [L – 1h]
16 Ievads laikrindu analīzē: aditīvais modelis. [L – 1h]



Prasības kredītpunktu iegūšanai

Izstrādāti laboratorijas darbi. Sekmīgi uzrakstīti 2 kontroldarbi (80%). Izstrādāts un aizstāvēts patstāvīgais darbs (20%). Eksāmens.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Patstāvīgais darbs: no statistikas pārvaldes mājas lapas izvēlēties laikrindas datu masīvu. Datus apstrādāt ar multiplikātīvo un aditīvo modeli. Aprakstīt iegūtos rezultātus. Apjoms vismaz 5 lpp., iesniedz e-studijās, publiski to aizstāva.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Eksāmena vērtējums ir atkarīgs no divu kontroldarbu (80%) un patstāvīgā darba (20%) kumulatīvā vērtējuma. Kontroldarbus var rakstīt tikai norādītā laikā un vienu reizi.
Studenti, kuriem studiju kursa kumulatīvais vērtējums ir mazāks par 4, vai vēlas uzlabot to (ir vismaz 4), kārto eksāmenu. Eksāmens iekļauj praktisko daļu (80%) un teoriju (20%). Students eksāmenu kārto sesijas pārbaudījumu laikā.

Obligātā literatūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā un biznesā. Rīga: Datorzinību centrs, 2006. 325 lpp.
2. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā: risinājumi ar SPSS un Microsoft Excel. Rīga: Datorzinību centrs, 2003. 352 lpp.
3. Paura L., Arhipova I. Neparametriskās metodes. SPSS datorprogramma. Mācību līdzeklis. Jelgava: LLU, 2002. 148 lpp.

Papildliteratūra

1. Brase C. H., Brase C.P. Understandable statistics: concepts and methods. Tenth edition. Boston, MA: Brooks/Cole, Cengage Learning, 2012. 719 p. 2. Sullivan M., Statistics: informed decisions using data. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall is an imprint of Pearson, 2010. 788 p. 3. Berenson M.L., Levine D.M. Basic Business Statistics: Concepts and Applications. Upper Saddle, New Jersey: Prentice Hall, 1999, 1058 p. 4. SPSS for social scientists/ R. L. Miller ... [et al.]; consultant ed. Jo Campling, Basingstoke, Hants; New York: Palgrave Macmillan, 2002, 331 p.

Piezīmes

Nozares profesionālās specializācijas studiju kurss PTF profesionālās augstākās izglītības bakalaura studiju programma "Ēdināšanas un viesnīcu uzņēmējdarbība" pilna un nepilna laika studijās.