|
Kreutzwaldi 62, A-213
![](http://www.eau.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
|
|
|
Eksam koosneb
kolmest osast: iseseisvad tööd (40% punktidest), projekt
(30%) ja test (30%).
1. Iseseisvad
tööd
DK_ylesanded_2013.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).
- ...
Hinnatakse
stiilis on / ei ole (30 punkti / 0 punkti).
Asja mõte
on püüda panna doktorante ükskõik kas siis
reaalselt teostatava või lihtsalt fantaasia viljana sündinud
uuringu erinevaid etappe läbi kirjutama
(minu senised kogemused on näidanud arvatust märksa
suuremaid probleeme uuringu eesmärkide sõnastamisel,
sellest lähtuval uurimis- ja analüüsimeetodite
valikul ning tulemuste esitamisel - millest omakorda johtuvad
probleemid uurimistulemuste publitseerimisel).
Mina püüan
anda lühidalt tagasisidet oma mätta otsast ja võin
soovi korral püüda konsulteerida ka suuliselt (sageli
on see vähem töömahukas).
NB!
Iseseisvate tööde ja projekti esitamise tähtaeg:
28. aprill 2013 (siis jõuan ma loodetavasti mai lõpuks
kõik tööd ka üle vaadata :)
3.
Test
Valikvastustega
test, 30 küsimust.
Toimub paberil
ilma abimaterjale kasutamata nädal peale kursuse lõppu
esmaspäeval, 1. aprillil, kell 1015-12 loenguruumis
Kr. 56 - A310.
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.
Lõpphinne moodustub erinevate
eksami osade eest saadud punktide summana.
"A" 90-100%
"B" 80-89,9%
"C" 70-79,9%
"D" 60-69,9%
"E" 51-59,9%
"F" alla 51%
|
|