| Statuss(Neaktīvs) | Izdruka | Arhīvs(0) | Studiju plāns Vecais plāns | Kursu katalogs | Vēsture |
| Kursa nosaukums | Statistika |
| Kursa kods | Ekon3001 |
| Zinātnes nozare | Ekonomika un uzņēmējdarbība |
| Zinātnes apakšnozare | Statistika |
| Kredītpunkti (ECTS) | 4.5 |
| Kopējais stundu skaits kursā | 121.5 |
| Lekciju stundu skaits | 16 |
| Laboratorijas darbu stundu skaits | 32 |
| Kursa apstiprinājuma datums | 21/10/2011 |
| Atbildīgā struktūrvienība | Datoru sistēmu un datu zinātnes institūts |
| Kursa izstrādātājs(-i) | |
| Dr. agr., prof. Līga Paura |
|
| Priekšzināšanas Kursam priekšzināšanas nav nepieciešamas |
|
| Kursa anotācija | |
| Studenti apgūst empīriskos un teorētiskos sadalījumus, to raksturotājus, statistisko rādītāju novērtēšanu un hipotēžu pārbaudi. Metožu apgūšanai pielietos reālos piemērus saistītos ar izmēģinājumiem lauksaimniecībā un uzņēmējdarbībā. Uzdevumu atrisināšanai izmantos MS Excel lietotni. Iegūtās zināšanas studenti tālāk izmantos kursa darbu un bakalaura darba izstrādē. Kursā ir ietvertas sekojošās tēmas: statistiskie rādītāji, hipotēžu pārbaude par divu un vairāku ģenerālkopu vidējām vērtībām, dispersijas analīze, viena faktora korelācijas un regresijas analīze. | |
| Kursa rezultāti un to vērtēšana | |
| Pēc studiju kursa studijām studentam būs zināšanas un kritiska izpratne par datu apstrādes metodēm un to pielietošanu studentu pētījumos; prasmes formulēt pārbaudāmās hipotēzes; izvēlēties atbilstoši pētījumam un izvirzītai hipotēzei datu apstrādes metodi; interpretēt iegūtos rezultātus, formulēt secinājumus; kompetences sadarbībā ar darba vadītāju veikt bakalaura darba pētījumu; pielietot datu apstrādes metodes kursa darbu un bakalaura darba izstrādē. | |
| Kursa saturs(kalendārs) | |
| 1 Statistiskās kopas.
2 Variācijas rindas sastādīšana diskrēti variējošai pazīmei. 3 Variācijas rindas sastādīšana nepārtraukti variējošai pazīmei. 4 Variācijas rindas grafiska attēlošana. 5 Statistisko rādītāju aprēķināšana negrupētai paraugkopai. 6 Statistisko rādītāju aprēķināšana grupētai paraugkopai. 7 Ticamības intervāla sastādīšana ģenerālkopas vidējai vērtībai un dispersijai. 8 Hipotēžu pārbaudes metodes. F – tests divu paraugkopu dispersiju salīdzināšanai. 9 T – tests divu neatkarīgu paraugkopu vidējo salīdzināšanai. 10 T – tests divu atkarīgu paraugkopu vidējo salīdzināšanai. 11 Empīriskā un teorētiskā sadalījuma atbilstības pārbaude. 12 Viena faktora dispersiju analīze. 13 Divu faktoru dispersijas analīze bez atkārtojumiem. 14 Divu faktoru dispersijas analīze ar atkārtojumiem. 15 Korelācijas un regresijas analīze 16 Kopsavilkums par datu apstrādes metodēm. |
|
| Prasības kredītpunktu iegūšanai | |
| Izstrādāti laboratorijas darbi un mājas darbi. Sekmīgi uzrakstīti 2 kontroldarbi. Eksāmens. | |
| Obligātā literatūra | |
| 1. Krastiņš O., Ciemiņa I. Statistika: mācību grāmata. Rīga: LR Centrālā statistikas pārvalde, 2003. 267 lpp. 2. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā un biznesā. Risinājumi ar SPSS un Microsoft Excel: mācību grāmata. Rīga: Datorzinību centrs, 2006. 362 lpp. | |
| Papildliteratūra | |
| 1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ar Microsoft Excel ikvienam. 1daļa. Rīga: Datorzinību centrs, 2000.
2. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ar Microsoft Excel ikvienam. 2daļa. Rīga: Datorzinību centrs, 2000. 3. Zar J. H. Biostatistical Analysis. New Jersey: Published by Prentice Hall, 1999. |
|
| Piezīmes | |
| Obligātais studiju kurss LF Profesionālā augstākās izglītības studiju programmā "Lauksaimniecība" (kvalifikācija uzņēmējdarbība lauksaimniecībā) | |