Latviešu Krievu Angļu Vācu Franču
Statuss(Neaktīvs) Izdruka Arhīvs(0) Studiju plāns Vecais plāns Kursu katalogs Vēsture

Kursa nosaukums Matemātika II
Kursa kods Mate2002
Zinātnes nozare Matemātika
Zinātnes apakšnozare Varbūtību teorija un matemātiskā statistika
Kredītpunkti (ECTS) 3
Kopējais stundu skaits kursā 81
Lekciju stundu skaits 16
Laboratorijas darbu stundu skaits 16
Studenta patstāvīgā darba stundu skaits 49
Kursa apstiprinājuma datums 19/10/2011
Atbildīgā struktūrvienība Datoru sistēmu un datu zinātnes institūts
 
Kursa izstrādātājs(-i)
Dr. oec., doc. Līga Zvirgzdiņa

Priekšzināšanas
Kursam priekšzināšanas nav nepieciešamas
 
Kursa anotācija
Studenti apgūst plašāk lietotās metodes novērojumu un izmēģinājumu datu matemātiskai apstrādei lauksaimniecībā. Studenti iegūst zināšanas par eksperimentu datu sistematizāciju un grafisku attēlošanu, statistisko rādītāju aprēķināšanu un novērtēšanu, hipotēžu pārbaudi, empīriskā sadalījuma novērtēšanu un rezultātu interpretāciju.
Kursa rezultāti un to vērtēšana
Studiju kursa apguves rezultātā studenti iegūst:zināšanas un kritisku izpratni par matemātiskām metodēm un to praktisku pielietojumu lauksaimniecībā;prasmes izmantot matemātiskās metodes statistiski pamatotu slēdzienu pieņemšanai, kursa darbu un bakalaura darba izstrādāšanā, statistisko datu apstrādei izmantot atbilstošu lietojumprogrammatūru;kompetence, strādājot grupā vai veicot darbu patstāvīgi, pielietot atbilstošs matemātiskās metodes, veikt aprēķinu starprezultātu un gala rezultātu profesionālu novērtēšanu un interpretāciju.
Kursa saturs(kalendārs)
1 Variācijas rindu grafiskie attēli. Statistisko rādītāju aprēķināšana negrupētām un grupētām paraugkopām.
2 Teorētiskie sadalījumi. Gadījuma lieluma sadalījuma un blīvuma funkcija.
3 Empīriskā un normālā sadalījuma atbilstības pārbaude. Grafiskā un analītiskā pārbaude.
4 Statistisko hipotēžu pārbaudes pamatprincipi. Nulles hipotēze. Ticamības intervāls.
5 Hipotēzes par vidējo un dispersiju.
6 T-tests divu vidējo starpības salīdzināšana nesaistītiem novērojumiem.
7 1.kontroldarbs.
8 T-tests divu vidējo starpības salīdzināšana saistītiem novērojumiem.
9 F-tests dispersiju salīdzināšanai.
10 Viena faktora dispersijas analīze.
11 Divu faktoru dispersijas analīze bez atkārtojumiem.
12 Divu faktoru dispersijas analīze ar atkārtojumiem.
13 Korelācijas koeficienta aprēķināšana un novērtēšana. Determinācijas un korelācijas attiecība.
14 Vienkāršā lineārā regresija. Regresijas vienādojuma novērtēšana.
15 Nelineārā regresija. Multiplā regresija. 16 2. kontroldarbs.
Prasības kredītpunktu iegūšanai
1. kontroldarbs: Variācijas rinda. Datu grafiska attēlošana. Aprakstošā statistika.2. kontroldarbs: F-tests. T-tests. Dispersijas analīze. Korelācija. Regresija.Eksāmena vērtējums ir atkarīgs no 1. semestra un 2. semestra kumulatīvā vērtējuma:sekmīga 2. semestra kontroldarbu vidējā atzīme;akumulējošais eksāmena vērtējums ir 1. un 2. semestra vidējā atzīme.
Obligātā literatūra
1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ar MS Excel ikvienam. 1. daļa Rīga: Datorzinību Centrs, 1999.
2. Arhipova I., Ramute L., Paura L. Datu statistiskā apstrāde ar MS Excel. Jelgava: LLU izdevniecība, 1998. 159 lpp.
3. Arhipova I., Ramute L., Žuka L. Matemātiskās statistikas uzdevumu risināšana ar MS Excel. I Jelgava: LLU izdevniecība, 1997. 4. Arhipova I., Ramute L., Žuka L. Matemātiskās statistikas uzdevumu risināšana ar MS Excel. II Jelgava: LLU izdevniecība. 1997.
Papildliteratūra
1. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā un biznesā. Rīga: Datorzinību Centrs, 2006. 362 lpp. 2. Arhipova I., Bāliņa S. Statistika ekonomikā. Risinājumi ar SPSS un Microsoft Excel. Rīga: Datorzinību Centrs, 2003. 349 lpp.
Piezīmes
Obligātais kurss Lauksaimniecības fakultātes akadēmiskās izglītības bakalaura studiju programmā.