|
Kreutzwaldi 62, A-213
![](http://ph.emu.ee/~ktanel/email.gif)
|
|
Loengukursused -> Matemaatiline statistika ja modelleerimine
Matemaatiline statistika ja modelleerimine
[Mathematical
statistics and modelling]
(DK.0007; 5 EAP; kevad; E)
EMÜ
Doktorikool
|
|
|
NB!
Iseseisvate tööde ja projekti esitamise tähtaeg:
22. mai 2011
Test toimub
nädal peale loengute lõppu 5. mail kell 1415
loenguruumis Kr. 5 - 2A12.
Eksam koosneb
kolmest osast: iseseisvad tööd (40% punktidest), projekt
(40%) ja test (20%).
1. Iseseisvad
tööd
DK_ylesanded_2011.pdf
2. Projekt
Suhteliselt
lühike (1-2 lk) kirjutis (nö uurimistöö/artikli
pisut laiendatud materjali ja metoodika osa), mis võiks
sisaldada punkte nagu
-
uurimisvaldkond,
püstitud küsimus(ed), hüpoteesid;
-
kuidas
ja kas on plaanis (või on need plaanid juba teostatud)
koguda andmeid, viia läbi katseid, küsitlusi, mõõta
midagi, ...;
-
kui palju (katseid/uuritavaid objekte); miks sellisel hulgal;
kuidas valitud; ...
- mis tüüpi
statistikameetodeid kasutatakse/võiks kasutada püstitatud
küsimustele vastamiseks kogutud andmete alusel ja miks;
või siis arutelu teemal, mida kogutud andmete analüüsid
võiksid tulemuseks anda (et kui ei oska veel arvata,
mis statistkameetodeid/tarkvara rakendada võiks).
- ...
3. Test
Valikvastustega
test
Toimub paberil
ilma abimaterjale kasutamata nädal peale kursuse lõppu
neljapäeval 5. mail kell 1415 loenguruumis Kr.
5 - 2A12.
Kellel ei ole sellel ajal võimalik testi sooritada, võtku
ühendust ja lepime kokku sobiva aja.
Testi edukaks
sooritamiseks peaks omama ülevaadet loengutel ja praktikumides
käsitletust. Pisut täpsemalt öeldes peaks mõistma,
- kuidas
arvutatakse ja mille poolest erinevad olulisemad arvkarakteristikud
(keskmine, mediaan, standardhälve, kvartiilid); millal
kasutada keskmist, millal mediaani; milline on keskmise ja mediaani
vahekord ebasümmeetrilise jaotuse korral;
- mida näitab/mõõdab
parameetri standardviga, usaldusintervall, olulisuse nivoo,
olulisuse tõenäosus (p-väärtus), testi
võimsus;
- milline
näeb välja ja millal tekib normaaljaotus;
- millistele
küsimustele vastamiseks sobib kasutada t-testi, Mann-Whitney
e. Wilcoxoni testi, märgitesti, F-testi, Kolmogorov-Smirnovi
testi, Hii-ruut testi, Fisheri täpset testi;
- milleks
kasutatakse ja milles seisneb Bonferroni korrektsioon/meetod;
- milliste
ülesannete lahendamiseks sobib kasutada kahemõõtmelist
sagedustabelit, Pearsoni või Spearmani korrelatsioonikordajaid,
lineaarset regressioonanalüüsi, dispersioonanalüüsi,
üldisi lineaarseid mudeleid;
- millal
kasutatakse logistilisi mudeleid (logistilist regressiooni)
ja probit-mudeleid (probit-regressiooni); mida näitab shasside
suhe (odds ratio), kuidas on see seotud kahemõõtmelise
sagedustabeliga ja logistilise regressiooniga;
- mida näitab
mudeli standardviga, mida mitmene korrelatsioonikordaja;
- mida hindavad
lineaarse mudeli parameetrid (regressioonikordaja, dispersioonanalüüsi
mudeli parameetrid), mida kontrastid; mis vahe on fikseeritud
ja juhuslikel faktoritel;
- millisel
juhul on sobilik kasutada mitmemõõtmelise analüüsi
meetodeid nagu klasteranalüüsi, peakomponentanalüüsi,
diskriminantanalüüsi.
|
|