Kursa kods MežZ3077

Kredītpunkti 3

Pētījumu metodoloģija

Zinātnes nozareMežzinātne (nav zn)

Kopējais stundu skaits kursā81

Lekciju stundu skaits24

Semināru un praktisko darbu stundu skaits8

Studenta patstāvīgā darba stundu skaits49

Kursa apstiprinājuma datums02.03.2021

Atbildīgā struktūrvienībaMeža izmantošanas katedra

Kursa izstrādātāji

author prof.

Linards Sisenis

Dr. silv.

author pasn.

Solveiga Luguza

Mg. silv.

Priekšzināšanas

Mate1035, Matemātika II

Mate4016, Matemātika I

Kursa anotācija

Studiju kursa mērķis ir sniegt pamatzināšanas par zinātni, tās nozīmi tehniskā progresa veicināšanā un inovāciju radīšanā, radīt izpratni par zinātniskā darba saturu un izstrādes secību, sniegt zināšanas un prasmes, lai studējošais spētu patstāvīgi izvēlēties pētījuma tēmu, izstrādāt līdzšinējo pētījumu apskatu, izvēlēties pētījuma metodiku, to aprakstīt un atbilsoši pielietot, lai iegūtu datus, tos matemātiski apstrādātu, izmantojot piemērotākās matemātiskās metodes, un spētu analizēt iegūtos rezultātus.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Pēc studiju kursa noklausīšanās students zina galvenās empīrisko datu apstrādes metodes, izmantojot loģisko analīzi,(kontroldarbs),
prot izvēlēties datu specifikai piemērotākās matemātiskās metodes,(praktiskais darbs), kā arī kompetenti plāno izmēģinājumu vai eksperimentu, ņemot vērā to, kādi un kādā apjomā empīriskie dati nepieciešami, lai atrisinātu konkrētus pētnieciskos uzdevumus.(praktiskais darbs)

Kursa saturs(kalendārs)

Lekcijas
1.Zinātnes definīcija, iedalījums. Zinātniskās darbības likums. (1 stunda)
2.Zinātniskais darbs, pētījuma tēmas izvēle, mērķa, uzdevumu un hipotēzes formulēšana. (2 stundas)
3.Zinātniskā darba struktūra, līdzšinējo pētījumu apskata struktūra un izstrādes specifika. (1 stunda)
4. Darba metodikas izvēle, metodikas apraksta struktūra un izstrāde. (1 stunda)
5. Rezultātu nodaļas izstrāde, rezultātu apkopošana un interpretācija. (2 stunda)
6. Zinātniskā darba secinājumu un priekšlikumu izstrāde, attēlu un tabulu noformēšana, (3 stundas) 1. kontroldarbs.
7.Darba noformēšana un aizstāvēšana, prezentācijas sagatavošana. (2 stundas)
8. Augstskolas un zinātniskā institūta struktūra mērķi un uzdevumi. (1 stunda)
2. kontroldarbs.
9. Izziņas deduktīvais un induktīvais risinājums. Statistiskās kopas. (1 stunda)
10. Statistiskie rādītāji, to klasifikācija. Vidējie rādītāji. Izkliedes rādītāji. Reprezentativitātes rādītāji. (2 stundas)
11. Statistikā vērtēšana. Teorētisko sadalījumu un empīrisko sadalījumu klasifikācija. Normālais sadalījums. (1 stunda)
12. Hipotēžu pārbaude. Nulles hipotēze. (1 stunda)
13. Empīriskā un normālā sadalījuma atbilstības pārbaude. Paraugkopu salīdzināšana. Paraugkopu apvienošana. (1 stunda)
3. kontroldarbs.
14. Dispersijas sadalīšanas nosacījumi un interpretācija. Dispersijas analīzes pamatuzdevumi. (2 stundas)
4. kontroldarbs.
15. Pazīmju atkarība un infrastruktūra. Korelācijas veidi. Izkliedes diagramma. Korelācijas ciešuma rādītāji. (1 stunda)
16. Regresijas jēdziens. Regresijas analīzes pamatuzdevumi. Regresijas veida izvēle. (2 stundas)
5. kontroldarbs.
Praktiskie darbi
1.Paraugkopas statistisko rādītāju aprēķināšana un analīze. (1 stunda)
2.Reprezentācijas intervālu ģenerālkopā aprēķināšana. (2 stundsa)
3.Hipotēžu pārbaude. (1 stunda)
4.Dispersijas analīze. (2 stundas)
5.Korelācijas analīze. (1 stunda) 6.Regresijas analīze. (1 stunda)

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Sekmīgi jāuzraksta 5 kontroldarbi, kas plānoti ārpus nodarbību laika, saskaņojot ar pasniedzēju. Jāizpilda un jāaizstāv 6 praktiskie darbi.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Patstāvīgi studēt pieejamo literatūru.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Sekmīgi jāuzraksta 5 kontroldarbi, kas plānoti ārpus nodarbību laika, saskaņojot ar pasniedzēju. Jāizpilda un jāaizstāv 6 praktiskie darbi.
Noslēgumā akumulējoša ieskaite, vērtējums veidojas no kontroldarbu atzīmēm un praktisko darbu novērtējuma. Kavēto praktisko darbu izpilde un neieskaitīto kontroldarbu kārtošana katedras noteiktā laikā.

Obligātā literatūra

1. Studiju noslēguma darbu struktūra un noformēšana: metodiskie norādījumi Meža fakultātes studentiem [tiešsaiste]. Sast. L.Sisenis, A. Ābele. . Latvijas Lauksaimniecības universitāte Meža fakultāte. Jelgava: LLU, 2015. 18 lpp. [Skatīts 10.02.2017.]. Pieejams: http://www.mf.llu.lv/getfile.php?id=1383
2. LLU Satversme [tiešsaiste] [skatīts 10.02.2017.]. Pieejams: http://www.llu.lv/lv/llu-pamatdokumenti
3. Zinātniskās darbības likums LR likums [tiešsaiste]. Pieņemts 14.04.2005. Stājas spēkā 19.05.2005. . Pieejams: http://likumi.lv/doc.php?id=107337
4. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā. Risinājumi ar SPSS un MS Excel.- Rīga: Datorzinību centrs, 2003. 354 lpp.

Papildliteratūra

1. Zinātnisko publikāciju datu bāzes
2. Zinātnisko publikāciju žurnāli
3. Johnson R.A., Wichern D.W. Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th ed. USA: Pearson Education, Inc., 2007. 773 p.

Periodika un citi informācijas avoti

1. The Official Journal of the International Association for Statistical Computing "Computational Statistics & Data Analysis". ISSN 0167-9473
2. The Journal of Modern Applied Statistical Methods. United States. ISSN 1538-9472
3. International Journal of Data Analysis Techniques and Strategies. IJDATS. ISSN 1755-8069

Piezīmes

Obligātais studiju kurss MF profesionālās augstākās izglītības bakalaura studiju programmu "Kokapstrāde" un "Mežinženieris" pilna un nepilna laika studijās.