Tilastomatematiikka (3 op)

Osaamistavoitteet (Opintojakso)

Opiskelija:
- osaa käyttää tietokonetta tilastollisten perustunnuslukujen laskentaan.
- osaa havainnollistaa tilastollista aineistoa sopivilla kuvaajilla.
- osaa tulkita aineistoa kuvaajien ja tunnuslukujen avulla
- tuntee perustiedot regressiosta ja korrelaatiosta.
- osaa laskea otoksen luottamusvälin ja pystyy käyttämään tätä hyväkseen mm. hypoteesin testauksessa
- osaa laskea todennäköisyyksiä sekä teoreettisesti että tietokoneella simuloiden.

Sisältö (Opintojakso)

Todennäköisyyden käsite, tavallisimmat jakaumat, mm. normaali-, binomi-, t- ja Poisson-jakauma. Tilastollisen testauksen periaatteet, mittausaineiston käsittely tietokoneella ja sen kuvaaminen graafisesti.
Tärkeimpien tilastollisten tunnuslukujen käyttö ja merkitys. Regressiotekniikan käyttö mittausten mallintamisessa ja ennustamisessa.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2) (Opintojakso)

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

Arviointikriteerit, hyvä (3-4) (Opintojakso)

Edellisten lisäksi opiskelija osaa soveltaa tilastollista ajattelua erilaisten tutkimusasetelmien ja mittausjoukkojen käsittelyssä. Opiskelija hallitsee tilastollisen päättelyn perusteet erikokoisten otosten käsittelyssä. Opiskelija ymmärtää regressioanalyysin tulosten merkityksen.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5) (Opintojakso)

Edellisen lisäksi opiskelijalla on kokonaisvaltainen käsitys opintojakson asioista ja niiden käytöstä ongelmien ratkaisuun sekä taito esittää ja perustella loogisesti valitut ratkaisut.

Aika ja paikka

Ajat (ja paikat) on kerrottu TuniMoodlessa ja lukujärjestyksissä.

Tenttien ja uusintatenttien ajankohdat

Tentti pidetään 05.05.2023 klo 11.15-14.00 juhlasalissa D1-04.
Uusintatentit 11.05.2023 klo 17.00-20.00 juhlasalissa D1-04 ja jälkimmäinen myöhemmin ilmoitettavana ajankohtana.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Opintojakso arvioidaan asteikolla 0-5.

Kotitehtävistä on mahdollista saada 1 piste / palautuskerta, yhteensä 6 pistettä. Kokeen maksimipistemäärä 34 pistettä. Yhteispistemäärä on täten 40 pistettä.

Arvosana määräytyy kotitehtävien ja kokeen yhteispistemäärän perusteella seuraavasti:

0 pistettä, arvosana 0
10 pistettä, arvosana 1
16 pistettä, arvosana 2
22 pistettä, arvosana 3
28 pistettä, arvosana 4
34 pistettä, arvosana 5

Arviointiasteikko

0-5

Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät

Lähiopetus, videot, kotitehtävät, tentti

Oppimateriaalit

Opettajan tekemää oppimateriaalia julkaistaan TuniMoodlessa. Oppikirjoja: Leila Karjalainen: Tilastomatematiikka + Tarja Heikkilä Tilastollinen tutkimus: Tilastolliset menetelmät + Antti Majaniemen moniste (TuniMoodlessa).

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Lähiopetusta 27 tuntia sisältäen kokeen. Loput 81 h - 27 h = 54 tuntia opiskelijan omaa opetuksen ulkopuolista työtä.

Sisällön jaksotus

Sisllön jaksotus löytyy TuniMoodlesta.

Lisätietoja opiskelijoille

Opetus alkaa lukujärjestyksen mukaisesti.
Opintojaksossa Moodle-toteutus.
Toteutusen aikana annetaan kotitehtäviä, joista on mahdollisuus saada lisäpisteitä kokeeseen. Kotitehtävät palautetaan sähköisesti Moodleen. Katso kohta "Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet".

Arviointikriteerit - hylätty (0) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Katso kohta "Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet".

Arviointikriteerit - tyydyttävä (1-2) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Katso kohta "Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet".

Arviointikriteerit - hyvä (3-4) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Katso kohta "Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet".

Arviointikriteerit - kiitettävä (5) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Katso kohta "Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet".