Statistiskās metodes (SL_106)
Īsumā par studiju kursu
Mērķis
Studiju kurss iepazīstina studentus ar matemātiskās statistikas pamatiem. Kursa saturs aptver matemātiskās statistikas klasiskās metodes. Studenti iemācīsies atšķirt dažādas datu struktūras un pielietot aprakstošās statistikas metodes. Viņi iemācīsies novērtēt centrālo tendenci, dispersiju un citus interesējošos parametrus. Biostatistiskajos pielietojumos, kad jāsalīdzina vairākas izlases, liela nozīme ir statistiskās testēšanas procedūrām. Kursa noslēgumā studenti zinās, kā pielietot šādas testēšanas procedūras, kā veikt efektivitātes analīzi, lai noteiktu nepieciešamo izlases apjomu praktiskajos pielietojumos. Tāpat, ir svarīgi analizēt saistību starp dažādiem mainīgajiem un veikt precīzāku atkarības analīzi, izmantojot regresijas analīzi, kas arī tiks apskatīta šajā kursā.
Priekšzināšanas
1) Zināšanas par varbūtību teoriju.
2) Pamatzināšanas par „R”, jo aprēķiniem un gadījumu izpētei tiks izmantota „R” programmatūras pakotne.
Rezultāti
• demonstrē paplašinātas zināšanas par jēdzieniem un procedūrām datu vākšanā, organizēšanā, prezentēšanā un analīzē;
• apraksta statistiskās secināšanas pamatmetodes;
• atpazīst un patstāvīgi pielieto statistiskās analīzes galvenās bibliotēkas un rīkus „R” programmā.
Studenti patstāvīgi spēs:
• ievadīt un sagatavot datus turpmākai statistiskai analīzei „R” programmā;
• izmantot īpašus nozīmīguma testus, ieskaitot z-testu, t-testu (viena un divas izlases), hī kvadrāta testu un dažādus piemērotības testus „R” programmā;
• atrast parametru novērtējumu ticamības intervālus „R” programmā;
• veikt korelācijas analīzi un dispersijas analīzi, kā arī aprēķināt un interpretēt vienkāršu lineāru regresiju starp diviem un vairākiem mainīgiem „R” programmā.
Studenti būs kompetenti:
• izvērtēt un izvēlēties atbilstošas statistikas metodes un rīkus un izveidot statistisko modeli, kas apraksta problēmu, balstoties uz dažādām, arī nestandarta reālās dzīves situācijām;
• patstāvīgi izvēlēties, veikt un interpretēt statistikas procedūru, kas sniedz konkrētās statistikas problēmas risinājumu;
• iesniegt statistisko analīzi tehniskajā ziņojumā;
• patstāvīgi izmantot skaitļošanas programmu statistisko modeļu modelēšanai un interpretācijai, kā arī datu analīzei.
