LV EN RU DE FR

Matemātiskā statistika ģeoinformātikā

Kursa izstrādātāji

Kursa anotācija

Studenti iemācās izprast matemātiskās statistikas pamatjēdzienus un praktisko pielietojumu ģeotelpiskās informācijas analīzē. Kursā tiek apgūtas matemātiskās statistikas metodes, kas pielietojamas ĢIS analīzē un ģeotelpisko datu izpētē. Kursā tiek attīstītas prasmes lietot statistiskās metodes, veicot ģeotelpiskās informācijas problēmu analīzi.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Apgūstot studiju kursu, studentam būs: zināšanas un izpratne par pētāmo pazīmju klasifikāciju, pamatmetodēm to apstrādei, matemātiskās statistikas metožu izvēles pamatprincipiem saskaņā ar izvirzītajiem pētījuma uzdevumiem (laboratorijas darbi); prasmes pielietot matemātiskās statistikas metodes kursa darbos un projektos, diplomprojekta izstrādē un citos profesionālos pētījumos (laboratorijas darbi, kontroldarbi); kompetence analizēt, sistematizēt datu apstrādes rezultātus un izmantot tos ĢIS uzdevumu darbu izpildē (patstāvīgais darbs).

Kursa saturs(kalendārs)

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

Nepilna laika neklātienes studijās:
Tiek īstenotas visas tēmas, kas norādītas pilna laika klātienes studijās, bet kontaktstundu skaits ir ½ no norādīto stundu skaita.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Ieskaite ar atzīmi.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

3 kontroldarbi un patstāvīgais darbs.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

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

Obligātā literatūra

1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā un biznesā. Rīga: Datorzinību Centrs, 2006. 362 lpp.
2. Smotrovs J. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika. Rīga: Zvaigzne ABC, 2007. 136 lpp.
3. Grīnglazs L., Kopitovs J. Matemātiskā statistika: ar datoru lietojuma paraugiem uzdevumu risināšanai. Rīga: Rīgas Starptautiskās ekonomikas un biznesa administrācijas augstskola, 2003. 310 lpp.
4. Chun Y., Griffith D. A. Spatial Statistics and Geostatistics. SAGE, 2013. 200 p.
5. Fischer M. M., Getis A. Handbook of Applied Spatial Analysis. Springer, 2010. 352 p.

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.
3. Dale P. Mathematical Techniques in GIS. CRC Press, 2014. 359 p.
4. Schabenberger, O., Gotway, C. Statistical Methods for Spatial Data Analysis. Boca Raton [etc.]:Chapman &Hall/CRC, 2005. 512 p.

Periodika un citi informācijas avoti

1. Centrālā statistikas pārvalde. Pieejams: https://www.csb.gov.lv
2. Official Statistics Portal [online] Available: https://stat.gov.lv/en
3. Eurostat [online] Available: https://ec.europa.eu/eurostat/web/main
4. FAOSTAT [online] Available: https://www.fao.org/faostat/en/#home

Piezīmes

Profesionālās augstākās izglītības bakalaura studiju programmas “Ģeoinformātika un tālizpēte” pilna laika klātienes studijās un nepilna laika neklātienes studijās