Tilasto- ja todennäköisyyslaskenta
| Rakennetyyppi: | Opintojakso |
|---|---|
| Koodi: | IKTP0502 |
| Tyyppi: | Pakollinen / Perusopinnot |
| OPS: | KT 2019 |
| Taso: | Insinööri (AMK) |
| Opiskeluvuosi: | 3 (2021-2022) |
| Lukukausi: | Syksy |
| Laajuus: | 2 op |
| Vastuuopettaja: | Niemelä, Riitta |
| Opetuskieli: | Suomi |
Toteutukset lukuvuonna 2021-2022
| Tot. | Ryhmä(t) | Opiskeluaika | Opettaja(t) | Kieli | Ilmoittautuminen |
|---|---|---|---|---|---|
| 3003 | KT2019-3A, KT2019-3C | 3.8.2021 – 25.10.2021 | Kerstin Siegfrids | Suomi | 1.8.2021 – 6.9.2021 |
| 3004 | ET2019-3A, ET2019-3B, YT2019-3A | 2.8.2021 – 25.10.2021 | Kerstin Siegfrids | Suomi | 1.8.2021 – 6.9.2021 |
Suoritus rästissä? Katso toteutukset lukuvuonna 2022-2023.
Osaamistavoitteet
Opiskelija oppii todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskäsitteet ja perustoiminnot. Hän osaa poimia otoksen satunnaislukujen avulla ja ymmärtää otantaan ja otantatutkimukseen liittyvät epävarmuustekijät. Hän osaa muokata aineistoa tietokonetta käyttäen ja esittää aineiston graafisesti, tulkita muiden laatimia tilastollisia kaavioita ja osaa laskea havaintoaineistoon liittyviä tunnuslukuja sekä selvittää muuttujien välisiä riippuvuuksia. Hän ymmärtää empiirisen ja teoreettisen jakauman eron ja osaa estimoida jakauman tunnuslukuja. Hän oppii todennäköisyyden laskusäännöt ja tuntee todennäköisyyslaskennan perustavan merkityksen tilastollisen tiedon merkitsevyyden tulkkina. Hän oppii käyttämään tärkeimpiä jakaumia tietokoneen avulla ja kykenee suorittamaan tilastollisia perustestejä sekä laskemaan luottamusvälejä.
Opiskelijan työmäärä
Kokonaistyömäärä on 54 h, mistä työjärjestyksessä olevaa opiskelua 24 h.
Oman oppimisen arviointi 1 h sisältyy.
Edeltävät opinnot / Suositellut valinnaiset opinnot
Differentiaali- ja integraalilaskenta.
Sisältö
Tilastollisen aineiston kerääminen, käsittely, graafinen esittäminen ja johtopäätösten teko. Indeksien laskeminen. Todennäköisyyden laskusäännöt ja TN-jakautumia. Regressiosuorat ja korrelaatiokerroin.
Parametrien estimointi, luottamusvälit ja keskiarvotestit.
Koulutusohjelmakohtaisia sovelluksia.
Opiskelumateriaali
Majaniemi: "Matematiikka IV", Tietokotka Oy; opettajan valmistama materiaali.
Opetusmuoto / Opetusmenetelmät
Oppimisen perustan muodostavat opetustunnit, joilla käsitellään yhdessä teoriaosa ja esimerkkejä. Pelkkä tuntien seuraaminen ja sisällön painaminen mieleen ei riitä. Käytännössä omakohtainen pohdiskelu toteutuu parhaiten suorittamalla tunneille ryhmissä ja kotona itsenäisesti tehtäviä.
Arviointikriteerit
Arvosana 1: Opiskelija osaa myöhempien opintojen ja työelämän kannalta välttämättömät opintojakson asiat
Arvosana 3: Opiskelija osaa hyvin hyödyntää opintojakson asioita
Arvosana 5: Opiskelija osaa luovasti soveltaa opintojakson asioita
Arviointimenetelmät
Harjoitukset ja tentti. Laskuharjoituksista pitää vähintään 25 % olla tehtyinä. Laskuharjoitustilaisuuksissa edellytetään aktiivista läsnäoloa fysiikan laboraatioiden tapaan. Mahdolliset tietokoneharjoitustyöt on luovutettava.