Anda teoreetilised teadmised ja praktilised oskused statistiliste andmete töötlemiseks ning lihtsama andmeanalüüsi läbiviimiseks.

To provide knowledge and skills of handling data and analysing the results by using the methods of mathematical statistics.

Üliõpilane tunneb tõenäosuseteooria ja matemaatilise statistika põhimõisteid ja omadusi, mõistab juhusliku suuruse jaotuse olemust ning tunneb enamlevinud statistilisi jaotusi ja nende omadusi. Teab kirjeldava statistika põhimeetodeid ja andmeanalüüsi lihtsamaid meetodeid, oskab statistilisi andmeid töödelda, analüüsida ja saadud tulemustest järeldusi teha andmeanalüüsi meetodite abil.

The student knows basic concepts and properties related with probability theory and mathematical statistics, understands the concept of random variable distribution and knows most frequent statistical distributions and their properties. Knows the main methods of descriptive statistics and the basic methods of data analysis, is able to process statistical data, analyse and draw conclusions from the received results with the help of data analysis methods.

Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika põhimõisted ja -seosed. Juhuslikud suurused. Jaotusseadus. Arvkarakteristikud. Enamlevinud jaotused: binoomjaotus, ühtlane jaotus, eksponentjaotus, normaaljaotus. Kahe juhusliku suuruse sõltuvus. Korrelatsioon. Väljavõttelised jaotused ja arvkarakteristikud. Histogramm. Parameetrite hindamine. Usaldusvahemikud. Statistiliste hüpoteeside kontroll. Testid keskväärtusele ja dispersioonile. Lineaarne ühemõõtmeline regressioonanalüüs. Korrelatsiooni hindamine. Dispersioonanalüüs. Statistika tarkvara (MS Excel). Statistilise andmeanalüüsi tulemuste vormistamine.

Basic concepts and connections in probability theory and mathematical statistics. Random variables. Distribution law. Characteristics of a number. Most common distributions: binominal distribution, uniform distribution, exponential distribution, normal distribution. Dependence between two variables. Correlation. Extracted distributions and characteristics of a number. Histogram. Parametric assessment. Confidence intervals. Statistic hypothesis checking. Hypothesis testing for a mean and dispersion test. Simple linear regression analysis. Correlation assessment. Dispersion analysis. Statistical software (MS Excel). Formatting the results of a statistical data analysis.

vt fail

see attachment

Iseseisev töö: orienteeruvalt 1/3 - aine teoreetilise osa läbitöötamine; 2/3 - harjutusülesannete lahendamine. Semestri jooksul tuleb sooritada kontrolltööd ja kodutööd. Kodu- ja kontrolltööde arvu ja eksami läbiviimise vormi määrab õppejõud semestri alguses.

About 1/3 of the independent work is meant for working through the subject’s theoretical part, and 2/3 – for completing practical exercises. The students have to submit tests and home tasks during the semester. The number of tests and home tasks as well as the format of the exam is determined by the course instructor at the beginning of the semester.

Montgomery D. C., G. C. Runger. Applied Statistics and Probability for Engineers (4th edn). Wiley, 2006.

-