Tekniikan tilastomatematiikka (3 op)
Toteutuksen tunnus: 5N00EG78-3010
Toteutuksen perustiedot
Ilmoittautumisaika
12.12.2023 - 15.01.2024
Ajoitus
15.01.2024 - 24.04.2024
Laajuus
3 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
TAMK Matematiikka ja fysiikka
Toimipiste
TAMK Pääkampus
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Biotuotetekniikan tutkinto-ohjelma
Opettaja
- Jukka Suominen
Vastuuhenkilö
Jukka Suominen
Ryhmät
-
22BIOTBBiotuotetekniikan tutkinto-ohjelma, syksy 2022
-
23BIOTABiotuotetekniikan tutkinto-ohjelma, kevät 2023
Tavoitteet (OJ)
Opiskelija osaa
- havainnollistaa tilastollista aineistoa sopivilla kuvaajilla.
- käyttää tietokonetta tilastollisten perustunnuslukujen laskentaan.
- tulkita aineistoa kuvaajien ja tunnuslukujen avulla.
- kombinatoriikan perusteet
- laskea todennäköisyyksiä sekä teoreettisesti että tietokoneella simuloiden.
- laskea otoksen luottamusvälin ja pystyy käyttämään tätä hyväkseen mm. hypoteesin testauksessa
- perustiedot regressiosta ja korrelaatiosta.
Sisältö (OJ)
Todennäköisyyden käsite, kombinatoriikan perusteet, 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.
Esitietovaatimukset (OJ)
Excelin peruskäyttö, Funktiot ja matriisit, Integraalilaskenta tai vastaavat tiedot
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2) (OJ)
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 jakaumien perusteet.
Arviointikriteerit, hyvä (3-4) (OJ)
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. Opiskelija suoriutuu annetuista tehtävistä itsenäisesti ja ottaa vastuun myös ryhmän suoriutumisesta.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5) (OJ)
Edellisten 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.
Aika ja paikka
Ajat (ja paikat) on kerrottu TuniMoodlessa ja lukujärjestyksissä.
Tenttien ja uusintatenttien ajankohdat
Ensimmäinen välikoe 23.02.2024 klo 14.30-17.00 juhlasalissa D1-04.
Toinen välikoe 18.04.2024 klo 08.15-11.00 luokassa B4-25.
Välikokeisiin ei tarvitse ilmoittautua.
Uusintakokeet:
15.05.2024 klo 17.00-20.00 luokissa B4-18 & B4-27 ja
05.06.2024 klo 17.00-20.00 luokissa B4-18 & B4-27.
Ilmoittautuminen uusintakokeisiin sähköpostitse viimeistään uusintatenttiä edeltävänä sunnuntaina.
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Opintojakso arvioidaan asteikolla 0-5.
Kotitehtävistä on mahdollista saada 10 piste / palautuskerta, yhteensä 10 pistettä. Välikokeiden maksimipistemäärä 30 pistettä / välikoe. Yhteispistemäärä on täten 70 pistettä.
Arvosana määräytyy kotitehtävien ja välikokeiden yhteispistemäärän perusteella seuraavasti:
0 pistettä, arvosana 0
20 pistettä, arvosana 1
30 pistettä, arvosana 2
40 pistettä, arvosana 3
50 pistettä, arvosana 4
60 pistettä, arvosana 5
Arviointiasteikko
0-5
Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät
Lähiopetus, videot, kotitehtävät, välikokeet (2 kpl)
Oppimateriaalit
Opettajan tekemä oppimateriaali TuniMoodlessa.
Oppikirjoja:
Leila Karjalainen: Tilastomatematiikka (TAMK kirjasto)
Tarja Heikkilä; Tilastolliset menetelmät (TAMK kirjasto)
Antti Majaniemen moniste (TuniMoodlessa).
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Lähiopetusta 30 tuntia + välikokeet 2 * 3 tuntia. Loput 81 h - 36 h = 45 tuntia opiskelijan omaa opetuksen ulkopuolista työtä.
Sisällön jaksotus
Sisällön jaksotus löytyy TuniMoodlesta.
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
-
Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö
-
Kansainvälisyys
-
Lisätietoja opiskelijoille
Opetus alkaa lukujärjestyksen mukaisesti.
Opintojaksossa Moodle-toteutus.
Toteutuksen aikana annetaan kotitehtäviä, joista on mahdollisuus saada lisäpisteitä. Kotitehtävät palautetaan sähköisesti Moodleen. Katso kohta "Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet".