Kõrgem matemaatika II (VAY0790)
PÕHIANDMED
õppeaine register
A - põhiregister
õppeaine kood
VAY0790
õppeaine nimetus eesti k
Kõrgem matemaatika II
õppeaine nimetus inglise k
Higher Mathematics II
õppeaine maht AP
-
õppeaine maht EAP
3.00
deklareeritav
jah
õppeaine täies mahus läbitav e-õppes
ei
kontrollivorm
eksam
õpetamise semester
kevad
õppekeel
eesti keel
inglise keel
Eeldusaine(d)
Eeldusaine 1
Kõrgem matemaatika I (VAY0810)
Õppekavad, millesse aine kuulub
kavaversiooni kood
aine kohustuslik
VDLR14/25
jah
VDXR17/25
jah
Ainet õpetavad struktuuriüksused
V - Eesti Mereakadeemia
Ainekaardi link
Tunniplaani link
Vaata tunniplaani
Versioon:
VERSIOONIPÕHISED ANDMED
õppeaine eesmärgid eesti k
Aine eesmärk on:
- tutvustada tõenäosusteooria põhilisi mõisteid ja meetodeid;
- süvendada teadmisi juhuslikkusest;
- anda oskusi juhuslikkuses peituvate seaduspärasuste kirjeldamiseks statistika meetodite abil;
- süvendada teadmisi ja oskusi andmetöötluses;
- esitada arv- ja funktsionaalridade põhiprobleemide praktilised rakendused;
- õpetada lahendama mainitud teooriaga seotud põhilisi ülesandeid;
- harjutada üliõpilasi matemaatilise mõtlemise ja sümboolikaga.
õppeaine eesmärgid inglise k
The aim of this course is to:
- give an overview of the main methods stemming from the theory of probability;
- deepen the knowledge about randomness;
- give knowledge about the laws of random phenomena and ability to indentify them by means of methods of statistics;
- deepen knowledge and skills for data processing;
- give knowledge about the theory of functional series and their applications;
- teach to solve main problems of the theory mentioned above;
- make the students accustomed with the mathematical thinking and symbolism.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Õppeaine läbinud üliõpilane:
- tunneb tõenäosusteooria põhimõisteid, oskab leida sündmuste summa ja korrutise tõenäosust ning kasutada täistõenäosuse, Bayesi ja Bernoulli valemeid ülesannete lahendamisel;
- tunneb juhusliku suuruse, selle jaotusfunktsiooni, jaotustiheduse, karakteristliku funktsiooni, genereeriva funktsiooni ja põhiliste arvkarakteristikute mõisteid ning oskab lahendada ülesandeid enamlevinud jaotuste parameetrite määramise ja nendega seotud tõenäosuste arvutamise kohta;
- tunneb juhusliku vektori, selle jaotusfunktsiooni, jaotustiheduse mõisteid ning oskab lahendada vastavaid ülesandeid;
- tunneb matemaatilise statistika põhimõisteid, oskab leida punkt- ja vahemikhinnanguid;
- oskab kasutada MS Exceli korrelatsioon- ja regressioonananlüüsi vahendeid nähtustevaheliste seoste uurimiseks ja kirjeldamiseks;
- uurib astmeridade koonduvust, arendab funktsiooni astmeritta ja kasutab astmeridu rakendustes;
- arendab funktsiooni Fourier' ritta, leiab funktsiooni Fourier' teisendust ning kasutab Fourier' ridu ja Fourier' teisendusi;
- testib praktiliste ülesannete lahendamisel saadud tulemuste õigsust.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
After completing this course the student:
- knows the main concepts of the theory of probability, is able to find probabilities of sums and products of events and use the formula of total probability and Bayes and Bernoulli formulas to solve problems;
- knows the concepts of the random variable, distribution function, density function, characteristic function, generating function and main numerical characteristics and is able to solve problems to find parameters of distributions and to compute related probabilities;
- knows the concepts of event, its distribution function, density and is able to solve related problems;
- knows of main concepts of the mathematical statistics, is able to find point and interval estimators;
- is able to use MS Excel tools of correlation and regression analysis and describe linear relationships between variables;
- is able to investigate the convergence of functional series;
- is able to find Fourier-series expansions, Fourier transforms of function and to apply Fourier series and transforms;
- is able to check the correctness of results obtained by solution of practical exercises.
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Tõenäosusteooria põhimõisted ja seosed. Juhuslik suurus. Jaotusfunktsioonid. Juhuslikud protsessid. Matemaatilise statistika põhimõisted. Akvakarakteristikud ja vahemikuhinnangud. Dispersioon, korrelatsioon, regressioon. Ms Exceli vahendid andmete töötlemiseks. Astmeread. Fourier' rida. Taylori rida. Fourier' teisendus. Matemaatika tarkvara
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
Main concepts of the theory of probability. Random variable. Distribution function. Main concepts of the mathematical statistics. Numerical characteristics. Confidence intervals for parameters. Dispersion. Regression. Correlation.
Computer statistics. Power series. Fourier' series. Taylor’ series. Fourier' transforms. Mathematical software.
hindamisviis eesti k
.
hindamisviis ingl k
.
iseseisev töö eesti k
4 kodutööd, kus tuleb lahendada harjutustundides lahendatud ülesannetega sarnaseid ülesandeid. Ettevalmistus kontrolltöödeks ja eksamiks.
iseseisev töö ingl k
4 homeworks based on problems that are solved in practical lessons and preparation for written tests and examination.
õppekirjandus
.
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
2.0
sessioonõppe töömahud (semestris):
loenguid
0.0
loenguid
-
praktikume
0.0
praktikume
-
harjutusi
2.0
harjutusi
-
vastutav õppejõud
-
ÕPPEJÕU AINEKAVA INFO
õppetöö semester
õpetav õppejõud / üksus
õppetöö keel
Laiendatud ainekava
2025/2026 kevad
Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
eesti keel
    VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
    kuva rohkem
    2024/2025 kevad
    Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
    eesti keel
      Kõrgem mat 2 õpijuhis vay 0790.pdf 
      VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
      2024/2025 sügis
      Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
      eesti keel
        VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
        2023/2024 kevad
        Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
        eesti keel
          Kõrgem mat 2 õpijuhis vay 0790.pdf 
          2023/2024 sügis
          Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
          eesti keel
            2022/2023 kevad
            Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
            eesti keel
              2022/2023 sügis
              Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
              eesti keel
                2021/2022 kevad
                Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
                eesti keel
                  VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
                  2021/2022 sügis
                  Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
                  eesti keel
                    VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
                    2020/2021 kevad
                    Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
                    eesti keel
                      VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
                      2020/2021 sügis
                      Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
                      eesti keel
                        VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
                        2019/2020 kevad
                        Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
                        eesti keel
                          VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
                          2019/2020 sügis
                          Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
                          eesti keel
                            VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
                            2018/2019 kevad
                            Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
                            eesti keel
                              VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
                              2018/2019 sügis
                              Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
                              eesti keel
                                VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
                                2017/2018 kevad
                                Julia Tammela, V - Eesti Mereakadeemia
                                eesti keel
                                  VAY0790 Hindamismeetodid_est.pdf 
                                  Ainekaart eesti keeles
                                  Ainekaart inglise keeles