Statistika õpetamisega taotletakse, et õppija omab ülevaadet majandusteoorias ja ärinduses kasutatavatest statistika mõistetest ja meetoditest, oskab töödelda, esitada ja interpreteerida statistilisi andmeid ning suudab analüütiliselt mõelda.

Teaching statistics endeavours that the learner has an overview of the concepts and methods of statistics used in economics and business, is able to process, present and interpret statistical data and can think analytically. The purpose of the course is to provide the terminology, tools and methods for making sense of datasets in order to solve real world problems.

Peale ainekursuse läbimist üliõpilased:
1) omavad ülevaadet majandus- ja äriuuringutes kasutatavatest kirjeldava ning järeldava statistika mõistetest ja meetoditest;
2) saavad aru publitseeritud statistilisest informatsioonist;
3) oskavad kasutada programmi MS Excel statistiliste andmete töötlemiseks;
4) oskavad kasutada statistilisi abivahendeid järelduste tegemisel ja otsuste vastuvõtmisel.

After accomplishing the course the student has an overview of concepts and methods used in economics and business studies, he/she can understand the statistics presented in the professional literature, perform statistical calculations in MS Excel and use number of statistical methods to make conclusions and decisions.

Mõõtmine ja mõõteskaalad. Andmekogumismeetodid. Arvjoonised. Statistilised keskmised ja variatsioonnäitarvud. Tõenäosusjaotused (binoomjaotus, Poissoni jaotus, eksponentjaotus, normaaljaotus). Valikuuringud ja järelduste tegemine üldkogumi kohta. Statistiliste hüpoteeside püstitamine ja testimine (t-test, hii-ruut test, F-test, dispersioonanalüüs). Korrelatsioon- ja regressioonanalüüs. Aegridade elementaaranalüüs, tasandamine, kompleksanalüüs ja prognoosimine. Indeksid.

Measuring and measuring scales. Data collection methods. Diagrams. Measures of central tendency and variation. Probability distributions (binomial, Poisson, exponential and normal distribution). Sampling and inferences based on a sample. Hypothesis testing (t-test, chi-square test, F-test, analysis of variance). Correlation and regression analysis. Time series: elementary analysis, smoothing, analysis of seasonality, forecasting. Index numbers.

Eristav hindamine

Grading

Kirjandusega töötamine, iseseisev harjutusülesannete lahendamine, koduste tööde sooritamine.

Independent work with materials, doing exercises and preparing written reports.

Sauga, A. Statistika õpik majanduseriala üliõpilastele. Tallinn: TTÜ, 2020.

Main textbook: Statistics for Business and Economics, by McClave, Benson,and Sincich,12thedition, Pearson.
Alternative textbook: Statistics for Business and Economics, by Anderson, Sweeney, and Williams, West Publishing Company

-