Pārlekt uz galveno saturu

Īsumā par studiju kursu

Kredītpunkti / ECTS:4 / 6
Kursa vadītājs:Madara Miķelsone
Studiju tips:Pilna laika
Līmenis:2. cikla (Maģistra)
Mērķauditorija:Māszinības
Valoda:Latviešu
Studiju kursa aprakstsPilns apraksts, Pilna laika
Zinātnes nozare:Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika

Mērķis

Iegūt padziļinātas zināšanas un prasmes statistiskajās datu apstrādes metodēs (aprakstošā statistika, slēdzienstatistikas metodes atšķirību novērtēšanai un analītiskā statistika), kas nepieciešamas pētniecisko datu apstrādei noslēguma darbā un izvēlētajā specialitātē.

Priekšzināšanas

Vidējās izglītības līmenim atbilstošas zināšanas matemātikā un informātikā.

Rezultāti

Zināšanas

Pēc studiju kursa prasību izpildes studējošie būs apguvuši padziļinātas zināšanas, kas ļaus:
* atpazīt statistisko terminoloģiju un izmantotās slēdzienstatistikas metodes dažāda veida publikācijās;
* pārzināt MS Excel un IBM SPSS piedāvātas iespējas datu ievadē un apstrādē;
* pārzināt kritērijus un nosacījumus datu apstrādes metožu izmatošanai;
* pareizi interpretēt dažādus statistiskos rādītājus.

Prasmes

Studiju kursa apguves rezultātā studenti spēs:
* parādīt zināšanas, kas nepieciešamas, lai korekti sagatavotu un rediģētu datus datorprogrammās MS Excel un IBM SPSS;
* apvienot teoriju un metodes, lai izvēlētos piemērotas datu apstrādes metodes, t.sk., statistisko hipotēžu pārbaudes, pielietojot gan slēdzienstatistikas metodes, gan analītiskās statistikas metodes;
* veikt pētniecisko darbu, statistiski apstrādājot pētījuma datus, izmantojot IBM SPSS;
* izveidot tabulas un diagrammas MS Excel un IBM SPSS programmās ar iegūtajiem rezultātiem;
* patstāvīgi argumentēt un argumentēti skaidrot aspektus, aprakstot un interpretējot iegūtos pētījuma rezultātus.

Kompetences

Studiju kursa apguves rezultātā studenti būs spējīgi kritiski analizēt un izvērtēt pielietotās statistikas metodes zinātniskajās publikācijās, patstāvīgi pieņemt lēmumu par pētniecisko datu apstrādes metožu izvēli un izmantošanu pētījuma mērķa sasniegšanai un, izmantojot IBM SPSS programmatūru, praktiski pielietot apgūtās slēdzienstatistikas un analītiskās statistikas metodes pētījumu datu apstrādē.

Plānojums

Plānošanas periods:2024. gada rudens semestris
Studiju programmaStudiju semestrisProgrammas līmenisStudiju kursa kategorijaDocētājiGrafiks
Māszinības, MZFM3MaģistrsObligātsJeļena Perevozčikova
Plānošanas periods:2025. gada pavasara semestris
Studiju programmaStudiju semestrisProgrammas līmenisStudiju kursa kategorijaDocētājiGrafiks
Māszinības, MZFM4MaģistrsObligātsJeļena Perevozčikova