Tilastomatematiikan peruskurssi (MATLM0005), 3 op

Perustiedot

Kurssin nimi:	Tilastomatematiikan peruskurssi
Winhakoodi:	MATLM0005
Kurren lyhenne:
Opintopisteet:	3
Opintojakson taso:	Perusopinnot
Toteutusvuosi:	2.vsk
Jakso:	Kevätlukukausi, 3.jakso, 4.jakso
Lukuvuosi:	0607
Opetuskieli:	Suomi
Opettaja:	H-L Merenti-Välimäki
Lopullinen arviointi:	Arvosteluasteikolla (0-5)

Kuvaukset

Esitietovaatimukset

Matematiikan peruskurssi A ja B (MATLM0111, MATLM0112)

Sisältö (ydinaines ja -osaaminen)

Todennäköisyyden käsite ja peruslaskusäännöt, satunnaismuuttujat ja niiden tavallisimmat jakaumat. Mittausepävarmuuden käsite ja tilastollinen virhearviointi. Tilastollisen datan havainnollistaminen. Luottamusvälit ja niiden soveltaminen tilastollisessa päättelyssä. Tilastollisen testauksen ja regressioanalyysin sovelluksia mediatekniikassa.. Excelin ja Matlabin tilastotoimintojen käyttöä.

Sisältö (täydentävä ja erityisosaaminen)

Usean muuttujan regressioanalyysi. Regressiomallien luotettavuuden analysointi. Tilastolliset ohjelmistot (esim. Statgraphics-tilasto-ohjelma).

Tiedolliset oppimistulokset (ydinaines ja -osaaminen)

Opiskelija oppii todennäköisyyden peruskäsitteet ja tilastollisen päättelyn perusideat. Hän oppii satunnaisilmiöiden mallinnusta ja mittaustulosten tilastollista tulkintaa. Opiskelija hallitsee tilastollisen testauksen alkeet, tilastollisen laadunohjauksen idean sekä yksinkertaisen regressioanalyysin soveltamisen tekniikan ongelmissa. Opiskelija omaksuu datan tilastollisen kuvailun tunnuslukujen ja graafisten esitysten avulla.

Taidolliset oppimistulokset (ydinaines ja -osaaminen)

Opiskelija osaa soveltaa todennäköisyyden peruslaskusääntöjä. Opiskelija tuntee keskeiset diskreetit ja jatkuvat jakaumat ja osaa soveltaa niitä mediatekniikan ongelmissa. Opiskelija ymmärtää luottamusvälin käsitteen ja osaa soveltaa sitä tilastollisessa päättelyssä. Opiskelija osaa soveltaa tavallisimpia tilastollisia vertailutestejä mediatekniikan ongelmissa. Opiskelija osaa soveltaa pienimmän neliösumman menetelmää regressioanalyysissä.

Kirjallisuus ja muu materiaali

Launonen-Sorvali-Toivonen: Teknisten ammattien matematiikka 3E
Antti Niemi: Todenäköisyyslaskennan ja tilastomatematiikan perusteet
Mäkelä: Matlab-perusteet sekä lisämateriaalia verkosta ja opettajalta

Opetusmenetelmät

Luokkahuoneopetusta: 42 h
Tietokoneharjoituksia: 14 h
Välikokeet: 2h + 2h
Opiskelijan itseopiskelu (kuormittavuusanalyysi tekemättä): 20 h
Yhteensä: 80 h
Kuormittavuusanalyysin seuranta tehty: -

Opiskelijan kuormittavuus

Arvioinnin perusteet

Välikokeet (vähintään 40 % maksimipistemäärästä ja 30 % viimeisestä välikokeesta), laboratorioiden (tietokoneharjoitusten ) hyväksytty suoritus