Aine eesmärk on:
- anda teoreetilised teadmised ja praktilised oskused statistiliste andmete töötlemiseks ning lihtsama andmeanalüüsi läbiviimiseks;
- arendada loogilise ja analüütilise mõtlemise ning probleemide matemaatilise formuleerimise oskusi;
- arendada üliõpilaste akadeemilist diskussiooni; parendada üliõpilaste kriitilist mõtlemisvõimet.

The aim of this course is to:
- provide theoretical knowledge and practical skills for statistical data analysis and performing less complicated data analyses;
- develop skills for logical and analytical thinking and mathematical formulation of problems;
- promote academic discussion among students; improve their critical thinking.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- kavandab statistilist uuringut;
- tunneb matemaatilise statistika põhimõisteid, kirjeldava statistika põhimeetodeid ja andmeanalüüsi lihtsamaid meetodeid;
- töötleb ja analüüsib statistilisi andmeid ja teeb saadud tulemustest järeldusi matemaatilise statistika meetodite abil;
- esitab andmeid graafiliselt ja numbriliselt;
- kogub, kasutab ja vormistab korrektselt informatsiooni oma uurimistöö jaoks.

After completing this course the student:
- designs a statistical study;
- knows basic concepts of mathematical statistics, basic methods of descriptive statistics and less sophisticated methods of data analysis;
- processes and analyses statistical data and draws conclusions based on the results by applying the methods of mathematical statistics;
- presents data by using graphic and numeric means;
- collects, uses and properly presents information necessary for his or her study.

- Statistika olemus ja põhimõisted (üldkogum, valimi moodustamise põhimõtted, erinevad statistilised mudeljaotused, meetodid valimite keskväärtuste võrdlemiseks, valimite jaotuste võrdlemiseks ning statistiliste seoste uurimiseks).
- Statistiliste hüpoteeside kontrollimine. T-testid. Nähtuste vahelised seosed. Korrelatsioon. Pearsoni korrelatsioonikordaja.
- Sagedustabel, rühmitamine, jaotused. Tunnused ja mõõteskaalad.
- Mitteparameetrilised meetodid.

- Essence and basic concepts of statistics (population, principles of sample selection, different statistical distribution models, methods for comparing sample means, sample distributions and studying statistical relations).
- Examination of statistical hypotheses. T-tests. Relations between phenomena. Correlation. Pearson’s correlation coefficient.
- Frequency table, grouping, distributions. Characteristics and measurement scales.
- Non-parametric methods.

-

-

Praktilised iseseisvad andmeanalüüsi ülesanded, mis lahendatakse tunnis ja kodus.

Practical independent work on data analysis to be performed in class and at home.

Tammeraid, I. (2004). Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika. TTÜ kirjastus.
Pärna, K. (2013). Tõenäosusteooria algkursus. Tartu Ülikooli Kirjastus.
Käerdi, H (2000). Statistika. Sisekaitseakadeemia.
Kiviste, A (1999). Matemaatiline statistika MS Exceli keskkonnas. GT Tarkvara, Tallinn.
Tiit, E-M, Möls, M (1997). Rakendusstatistika lühikursus. Tartu.

-