Pārlekt uz galveno saturu

Īsumā par studiju kursu

Kredītpunkti / ECTS:2 / 3
Kursa vadītājs:Maksims Zolovs
Studiju tips:Pilna laika
Līmenis:2. cikla (Maģistra)
Mērķauditorija:Dzīvās dabas zinātnes
Valoda:Angļu, Latviešu
Studiju kursa aprakstsPilns apraksts, Pilna laika
Zinātnes nozare:Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika

Mērķis

Ņemot vērā, ka lielākā daļa statistikas datu ir kategoriāli, kursa mērķis ir norādīt uz šādu datu īpašajām iezīmēm un iemācīt atbilstošās statistiskās analīzes metodes.
Kurss galvenokārt koncentrēsies uz metodēm un pielietojumu, zināmā mērā apskatot matemātisko pamatu un metodoloģijas pamatojumu. Statistikas programmatūra „Jamovi” tiks izmantota datorklasēs, kur studenti analizēs lekcijās apskatītās reālās datu kopas, lai savienotu teoriju un praksi un studenti spētu pārliecināti pielietot metodoloģiju praktiskā datu analīzē.

Priekšzināšanas

• Pārzina varbūtību teoriju un matemātisko statistiku.
• Pamatzināšanas „Jamovi” programmatūrā.
• Pamatzināšanas datu analīzē.

Rezultāti

Zināšanas

• Pēc sekmīgas kursa apgūšanas studējošie pārzinās statistiskās analīzes metodoloģijas klāstu, kas pieejams kategoriāliem datiem. Viņi pārzinās un interpretēs lielās, kā arī mazās izlases pārbaudes.
• Noteiks kategoriālo datu raksturu; kā izmērīt atkarību starp kategoriskajiem mainīgajiem, pamatojoties uz pētījuma veidu un mainīgo veidu (nominālais vai ordināls).
• Studējošie parādīs, kā modelēt binārā iznākuma mainīgo, izmantojot nepārtrauktus vai kategoriskus mainīgos.

Prasmes

• Studējošie saprot un paskaidro dažāda veida datu vākšanas metožu ietekmi uz biežumtabulas nejaušību. Interpretē biežumtabulas, tās rindu un kolonnu sadalījuma modeļus.
• Izskaidro atkarības mērījumus, kas definēti 2 kategorisku mainīgo (relatīvais risks, izredžu attiecība utt.) kopējā sadalījumā, spēj tos interpretēt un aprēķināt.
• Prot pārbaudīt datu piemērotību ar pieņemto sadalījuma modeli, prot pārbaudīt kategorisko mainīgo neatkarību.
• Prot modelēt kategorisko mainīgo (īpaši bināro) ar citiem mainīgajiem.
• Prot patstāvīgi pielietot savas zināšanas darbā ar reāliem datiem.

Kompetences

• Pēc sekmīgas kursa apgūšanas studējošais būs kompetents lasīt un kritiski novērtēt zinātniskās publikācijas, kuru analīzē izmantoti kategoriāli dati.
• Studējošais būs kompetents plānot kategoriālu datu analīzi un analizēt šādus datus.

Plānojums

Plānošanas periods:2025. gada pavasara semestris
Studiju programmaStudiju semestrisProgrammas līmenisStudiju kursa kategorijaDocētājiGrafiks
Biostatistika, MFBS2MaģistrsObligāts