Statistics (3 cr)

Objectives (course unit)

Student is able to
- construct graphical presentation for statistical data.
- calculate basic statistical measures with computer.
- interpret data using statistical measures and graphs.
- understand basics of combinatorics.
- calculate probabilities.
- construct a confidence interval and perform a hypothesis test.
- understand the concepts of regression and correlation.

Content (course unit)

Probability, combinatorics, statistical measures, distributions (normal, binomial, t, Poisson), confidence interval, hypothesis testing, use of statistical computer program, regression

Prerequisites (course unit)

Basic use of Excel, Functions and matrices and Integral Calculus, or similar skills

Exam schedules

Kurssin viimeisellä lähiopetuskerralla 27.04.2017 klo 17-20.
1. uusinta ke 17.05.2017 klo 17.00-20.00 Juhlasalissa
2. uusinta/ korotus ke 07.06.2017 klo 17.00-20.00 Juhlasalissa
Uusintaan ja/tai korotukseen ilmoittaudutaan Pakissa.

Evaluation methods and criteria

Arvosana määräytyy kurssin lopussa pidettävän tentin perusteella. Läpipääsyraja on 40 % tentin maksimipistemäärästä. Kokeen arvostelussa otetaan huomioon paitsi ratkaisun oikeellisuus myös ratkaisutapa ja esitystavan selkeys.

Assessment scale

0-5

Teaching methods

lähiopetus
harjoitukset
ryhmässä työskentely
tentti

Learning materials

Opettajan Tabulaan laittama materiaali.
Kaavasto: Tekniikan kaavasto, Tammertekniikka
Tabula avaimen saa kurssin opettajalta.

Student workload

Kokonaistuntimäärä 81 tuntia.
Lähiopetus + tentti, yhteensä 27 tuntia,, loppuosa itsenäistä työskentelyä.

Content scheduling

Sisällön jaksotus löytyy kurssin Tabula-julkaisusta.

Completion alternatives

-

Practical training and working life cooperation

-

International connections

-

Further information

-

Assessment criteria - fail (0) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

Opiskelija ei osallistu tenttiin tai ei ole kurssin jälkeen arviointikriteereissä taidoiltaan tyydyttävällä tasolla.

Assessment criteria - satisfactory (1-2) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

Opiskelija ymmärtää perusjoukon ja otoksen välisen eron. Opiskelija osaa laskea keskeis-, hajonta- ja sijaintiluvut otoksen perusteella. Opiskelija osaa suunnitella yksinkertaisia koeasetelmia tilastollisen tutkimuksen tekoon ja havainnollistaa saadut tulokset sekä graafisesti että numeerisesti. Opiskelija ymmärtää kombinatoriikan, binomijakauman ja normaalijakauman perusteet.

Assessment criteria - good (3-4) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

Edellisten lisäksi opiskelija osaa soveltaa sekä khitoiseen- että t-jakaumaa erilaisten tutkimusasetelmien ja mittausjoukkojen käsittelyssä. Opiskelija hallitsee tilastollisen päättelyn perusteet erikokoisten otosten käsittelyssä. Opiskelija ymmärtää regressioanalyysin tulosten merkityksen ja tulkinnan. Opiskelija suoriutuu annetuista tehtävistä itsenäisesti ja ottaa vastuun myös ryhmän suoriutumisesta.

Assessment criteria - excellent (5) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

Edellisen lisäksi opiskelijalla on kokonaisvaltainen käsitys opintojakson asioista ja niiden käytöstä ongelmien ratkaisuun sekä taito esittää ja perustella loogisesti valitut ratkaisut. Opiskelija on erittäin motivoitunut ja ottaa sitoutuneesti vastuuta omasta ja ryhmän suoriutumisesta.