Bakalaura studiju programmas - Daugavpils Universitāte
Bakalaura studiju programmas - Daugavpils Universitāte
Bakalaura studiju programmas - Daugavpils Universitāte
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Nosaukums Matemātiskā statistika<br />
Kursa līmenis (1,2,3,4,5,6,7,P) 3<br />
Kredītpunkti 2<br />
Apjoms (akadēmisko kontaktstundu skaits semestrī) 32<br />
Zinātnes nozare Matemātika<br />
Zinātnes apakšnozare<br />
Kursa autori (vārds uzvārds, struktūrvienība, amats)<br />
Vitolds Gedroics, Matemātikas katedra, docents.<br />
Priekšzināšanas (kursa nosaukums, <strong>programmas</strong> daļa, kurā kurss jāapgūst)<br />
Kursa anotācija:<br />
Kurss ir paredzēts bakalaura <strong>studiju</strong> <strong>programmas</strong> “Matemātika” studentiem.<br />
Matemātiskās statistikas pamatjēdzieni, idejas un metodes, uz kurām balstās korelāciju un regresiju analīze,<br />
parametru novērtēšana, eksperimentu rezultātu apstrāde un statistisko hipotēžu pārbaude.<br />
Kursa apraksts - plāns:<br />
16 lekcijas, 16 semināri<br />
1. STATISTIKO DATU APSTRĀDĀŠANAS MATEMĀTISKIE PAŅĒMIENI.<br />
1.1. Universs un izlase.<br />
1.2. Gadījuma lielumu statistiskais sadalījums. Poligons un histogramma.<br />
1.3. Sadalījuma parametru statistiskie novērtējumi.<br />
1.4. Ticamības intervāli un ticamības varbūtība.<br />
1.5. Stjudenta sadalījums un tā lietojumi.<br />
2. MĒRĪJUMU REZULTĀTU MATEMĀTISKĀ APSTRĀDE.<br />
2.1. Mērījumu kļūdas.<br />
2.2. Tiešie mērījumi un to apstrāde.<br />
2.3. Netiešie mērījumi un to apstrāde.<br />
2.4. Eksperimentālo atkarību nolīdzināšana, izmantojot mazāko kvadrātu metodi.<br />
3. KORELĀCIJAS ANALĪZE.<br />
3.1. Funkcionālā un korelācijas atkarība.<br />
3.2. Korelācijas koeficients.<br />
3.3. Regresijas vienādojumi.<br />
Prasības kredītpunktu iegūšanai:<br />
Diferencētā ieskaite.<br />
Literatūra (01-mācību literatūra):<br />
1. I. Arhipova, S. Bāliņa. Statistika ekonomikā. Risinājumi ar SPSS un Microsoft Excel. – Datorzinību centrs,<br />
2003. - 349 lpp.<br />
2. I. Abrams. Mērījumu rezultātu matemātiskā apstrāde. - R.:Zvaigzne, 1983.<br />
3. M. Buiķis, J. Carkovs, B. Siliņa. Varbūtību teorijas un statistikas elementi. - R.: Zvaigzne, 1997.<br />
4. J. Engelsons, J. Bārzdiņš. Varbūtību teorija un novērojumu apstrādāšana. - R.: LVU, 1962.<br />
5. Z. Goša. Statistika. – Rīga, 2003. - 334 lpp.<br />
6. O. Krastiņš. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika. -R.: Zvaigzne, 1978.<br />
7. E. Kronbergs, P. Rivža, Dz. Bože. Augstākā matemātika. 2. daļa. - R.: Zvaigzne, 1988.<br />
8. R. Lindenbergs. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika. 1., 2. d. -R.: LVU, 1971.<br />
9. A. Škļeņņiks. Varbūtību teorija ar matemātiskās statistikas elementiem. - R., 1976.<br />
10. E. Vasermanis, D. Šķiltere. Varbūtību teorija un matemātiskā statistika. – Rīga, 2003. - 186 lpp.
Change language