Kursa kods InfT3048
Kredītpunkti 3
Zinātnes nozareInformācijas tehnoloģija (nav zn)
Kopējais stundu skaits kursā81
Lekciju stundu skaits16
Semināru un praktisko darbu stundu skaits16
Studenta patstāvīgā darba stundu skaits49
Kursa apstiprinājuma datums19.01.2022
Atbildīgā struktūrvienībaDatoru sistēmu un datu zinātnes institūts
Dr. agr.
Dr. sc.ing.
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.
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
(praktiskie darbi); prasmes pielietot matemātiskās statistikas metodes kursa darbos un projektos, diplomprojekta
izstrādē un citos profesionālos pētījumos (praktiskie darbi, kontroldarbi); kompetence analizēt, sistematizēt datu apstrādes rezultātus un izmantot tos ĢIS uzdevumu darbu izpildē (patstāvīgais darbs).
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.Neparametriskā statistika. 2h
11. Pazīmju saistības analīze. Korelācijas koeficienti. 2h
12. Viena faktora lineārās regresijas analīze. 2h
13. Nelineārās regresijas pamati. 2h
14. Daudzvariāciju statistiskās metodes. 2h
15. Statistiskās metodes telpiskajai analīzei. 2h
16. 2. 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.
Ieskaite. 2 kontroldarbi un pastāvīgais darbs.
Studējošie patstāvīgi izzina teorijas jautājumus un gatavojas kontroldarbiem.
Ieskaiti students saņem pēc 2 kontroldarbu (maksimāli 80 punkti) un patstāvīgā darba vērtējuma (maksimāli 20 punkti), ja kopā iegūti vismaz 70 punkti.
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.
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.
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
Profesionālās augstākās izglītības bakalaura studiju programmas “Ģeoinformātika un tālizpēte” pilna laika klātienes studijās un nepilna laika neklātienes studijās