- Anda mõõtmise teoreetilised alused.
- Õpetada lahendama mõõtetehnika ülesandeid.
- Õpetada kasutama põhilisi mõõteseadmeid (multimeetrit, ostsillograafi) signaalide mõõtmiseks.
- Süvendada teadmisi juhuslikkusest, tõenäosuse hindamisest ja kujundada stohhastilist mõtlemisviisi.
- Anda teadmisi juhuslike nähtuste seaduspärasuste kohta ning oskusi nende seaduspärasuste kindlaks tegemiseks.
- Anda teadmisi andmete töötlemiseks matemaatilise statistika meetoditega.

- Develop an understanding of the fundamental concepts of measurement.
- To teach to solve the applications.
- To teach and train students to use basic instruments (multimeters, oscilloscopes) to measure signals and waveforms.
- To deepen the knowledge about randomness, probability and create the stochastic kind of thinking.
- To give the knowledge about the laws of random phenomena and ability to indentify them.
- To give skills for data processing by means of methods of mathematical statistics.

Aine läbinud üliõpilane:
- oskab otsustada kas mõõtetulemus on kehtiv;
- oskab esitada mõõtetulemust koos ühiku ja mõõtetäpsuse hinnanguga;
- oskab kirjeldada mõõtetulemust juhusliku suurusena;
- oskab hinnata mõõtmise mõõtemääramatust;
- oskab kasutada multimeetreid elektriliste suuruste mõõtmiseks;
- oskab kasutada ostsillograafi signaali parameetrite mõõtmiseks;
- oskab mõõteseadmete juhtimiseks kasutada arvutijuhtimist ja mõõtmistulemuste töötluseks rakendustarkvara;
- tunneb tõenäosusteooria põhimõisteid, tehteid sündmustega ja oskab arvutada vastavaid tõenäosusi;
- tunneb juhusliku suuruse, selle jaotusfunktsiooni, keskväärtuse ja dispersiooni mõisteid nii üldisel kui ka klassikalistel erijuhtudel;
- tunneb juhusliku vektori, kovariatsiooni ja korrelatsioonikordaja mõisteid;
- teab juhusliku funktsiooni mõistet ja oskab leida selle parameetreid;
- tunneb matemaatilise statistika põhimõisteid, oskab leida punkt- ja vahemikhinnanguid;
- oskab kontrollida statistilisi hüpoteese ja kasutada vähimruutude meetodit.

Students will have the following knowledge and abilities:
- to decide the result of measurement is valid;
- to present the result of measurement in terms of value, unit and accuracy;
- to describe the result of measurement as random variables;
- to estimate the measurement uncertainty;
- to use multimeters to measure parameters of signals, such as rms value, frequency;
- to use oscilloscopes to measure voltage waveforms as function of time;
- use a personal computer to control laboratory instruments and analyze the data;
- knows the main concepts of the probability theory, operations with events and is able to compute corresponding probabilities;
- knows the concepts of the random variable, distribution, expected value and dispersion in general case and classical special cases;
- knows the concepts of the random vector, covariation and correlation;
- knows the concept of random functions and is able to find its parameters;
- knows the main concepts of the mathematical statistics, is able to find point and interval estimators;
- is able to verify statistical hypotheses and use the method of least squares.

Füüsikalised suurused, nende ühikud ja ühikute süsteemid.
Mõõtmisprotsess, mõõtmistäpsuse hindamine, mõõtemääramatus.
Mõõtevahendid. Vigade normimine.
Seadmed elektriliste signaalide mõõtmiseks: multimeetrid, ostsillograafid.Signaali diskreetimine, kvantimine ja kodeerimine.
Mõõtemääramatuse mõiste ja arvutus. Juhuslik sündmus. Sündmuste ruum. Tehted sündmustega. Sündmuse sagedus ja tõenäosus. Tõenäosuste liitmis- ja korrutamislaused. Täistõenäosus. Bernoulli skeem. Juhuslik suurus. Juhusliku suuruse jaotus. Jaotusfunktsioon. Juhusliku suuruse momendid. Klassikalised jaotused. Piirteoreemid. Juhuslik vektor, selle jaotus ja momendid. Seos juhuslike suuruste vahel. Vaatlusandmed. Empiiriline jaotus. Punkt- ja vahemikhinnangud. Hüpoteeside kontrollimine. Regressioon. Vähimruutude meetod.

Quantities and units. Systems of units. Error analysis.
Engineering instrumentation: multimeter, oscilloscope, bridge. Sampling, quantzation, coding. Uncertainty of measurement. Random experiments, Sample spaces, Sets, Events, Algebras. Elements of combinatorial analysis. Classical definition and calculation of Probability, Independence of events. Distribution functions, Moments, Probability and Moment generating functions, Independence of random variables. Introduction to various discrete and continuous random variables, Limiting distributions of some random variables, Distributions of functions of random variables. Classical distributions. Conditional and marginal distributions, Conditional expectation and variance. Co-variance and correlation co-efficient. Method of least squares.

Iseseisvad tööd ja kirjalik eksam või vähemalt hindele 2 sooritatud kontrolltööd

Individual assignments and written exam or at least test passed with mark 2.

Iseseisev töö seisneb teoreetiliste materjalide läbitöötamises ja kodutööde täitmises.

The self-dependent work of students consists in the learning of the theoretical material of the subject and in the solving home-problems.

Rein Laaneots, Olev Mathiesen, Jürgen Riim. Metroloogia. Õpik kõrgkoolidele. TTÜ kirjastus, 2012 ISBN 978-9949-23-351-9Lõhmus A., Petersen I., Roos H. Kõrgema matemaatika ülesannete kogu. Tallinn, Valgus, 1982
H.Tammet. Füüsika praktikum. Metroloogia.Kirjastus “Valgus”, Tallinn 1971
Tammeraid. Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika. TTÜ kirjastus, 2004.
J. Gurski. Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika elemendid.
Soovituslik: R. Laaneots, O. Mathiesen. An Introduction to metrology, 2006

-