Aine eesmärk on:
- selgitada üliõpilastele statistiliste andmete töötlemise teoreetilisi aluseid ning juhendada neid rakendama lihtsamaid andmeanalüüsi meetodeid praktilistes ülesannetes;
- kirjeldada ja tõlgendada loogilise ja analüütilise mõtlemise põhimõtteid ning näidata, kuidas probleeme saab struktureerida ja formuleerida matemaatilisena;
- soodustada üliõpilaste võimet argumenteerida, põhjendada ja arutleda statistikaga seotud küsimuste üle ning toetada nende kriitilise mõtlemise oskuste kujundamist ja rakendamist;
- selgitada, kuidas subjektiivsete otsuste tegemisel kujundatakse, struktureeritakse ja tõlgendatakse matemaatilist mudelit ning kuidas see toetab otsustusprotsessi.

The aim of this course is to:
- explain to students the theoretical foundations of statistical data processing and guide them in applying simpler data analysis methods in practical tasks;
- describe and interpret the principles of logical and analytical thinking and show how problems can be structured and formulated mathematically;
- promote students' ability to argue, justify, and discuss issues related to statistics and support the development and application of their critical thinking skills;
- explain how a mathematical model is designed, structured, and interpreted in subjective decision-making and how it supports the decision-making process.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- kirjeldab, milliseid etappe statistilise uuringu kavandamine sisaldab, ja selgitab nende eesmärki;
- selgitab matemaatilise statistika põhimõisteid ning iseloomustab kirjeldava statistika põhimeetodeid ja lihtsamaid andmeanalüüsi lähenemisi;
- tõlgendab statistiliste andmete töötlemise ja analüüsimise põhimõtteid ning selgitab, kuidas järeldusi tehakse matemaatilise statistika meetodite abil;
- kirjeldab andmete graafilise ja numbrilise esitamise viise ning selgitab, millal millist esitlusviisi kasutada;
- selgitab teabe kogumise, kasutamise ja korrektse vormistamise põhimõtteid uurimistöö tarbeks;
- selgitab matemaatilise mudeli loomise ja kasutamise põhimõtteid subjektiivse otsuse tegemisel.

A student who has completed the subject:
- describes the stages involved in designing a statistical study and explains their purpose;
- explains the basic concepts of mathematical statistics and characterizes the basic methods of descriptive statistics and simpler approaches to data analysis;
- interprets the principles of processing and analyzing statistical data and explains how conclusions are made using mathematical statistical methods;
- describes the graphical and numerical presentation of data and explains when to use which presentation method;
- explains the principles of collecting, using and correctly formatting information for research purposes;
- explains the principles of creating and using a mathematical model in making a subjective decision.

Statistika olemus ja põhimõisted (üldkogum, valimi moodustamise põhimõtted, erinevad statistilised mudeljaotused, meetodid valimite keskväärtuste võrdlemiseks, valimite jaotuste võrdlemiseks ning statistiliste seoste uurimiseks jms). Statistiliste hüpoteeside kontrollimine. Kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete statistiliste meetodite rakendamine. Sagedustabel, rühmitamine, jaotused. Tunnused ja mõõteskaalad.

The nature and basic concepts of statistics (population, sampling principles, different statistical model distributions, methods for comparing sample means, comparing sample distributions and studying statistical relationships, etc.). Testing statistical hypotheses. Applying quantitative and qualitative statistical methods. Frequency table, grouping, distributions. Characteristics and measurement scales.

-

-

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.

-