Statistical Data Analysis and Experiment DesignLaajuus (5 op)
Tunnus: TE00BT90
Laajuus
5 op
Osaamistavoitteet
- Data file formats and file reading.
- Data cleansing, outliers and missing data
- Sampling and descriptive statistics
- Statistical tests, Z-test, F-test and Student’s t-test
- ANOVA
- Regression analysis
- Nonlinear curve fitting
- Measurement ranges
- Accuracy and error estimates
- One factor experiments
- Multifactor experiments
Ilmoittautumisaika
01.06.2023 - 30.09.2023
Ajoitus
01.01.2023 - 15.12.2023
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Tekniikka ja liiketoiminta
Opetuskielet
- Englanti
Koulutus
- Kemiantekniikan koulutus
Opettaja
- Matti Teittinen
Ajoitusryhmät
- Vain avoimen AMK:n opiskelijoille (Tutkinto-opiskelija ilmoittaudu joka tapauksessa, toteutus ei ole vain avoimen opiskelijoille) (Koko: 5. Avoin AMK: 5.)
Ryhmät
-
MKEMIK21Kemiantekniikan koulutus
-
MKEMIS20Kemiantekniikan koulutus
Pienryhmät
- Vain avoimen AMK:n opiskelijoille (Tutkinto-opiskelija ilmoittaudu joka tapauksessa, toteutus ei ole vain avoimen opiskelijoille)
Tavoitteet
- Data file formats and file reading.
- Data cleansing, outliers and missing data
- Sampling and descriptive statistics
- Statistical tests, Z-test, F-test and Student’s t-test
- ANOVA
- Regression analysis
- Nonlinear curve fitting
- Measurement ranges
- Accuracy and error estimates
- One factor experiments
- Multifactor experiments
Arviointiasteikko
H-5
Ilmoittautumisaika
01.12.2021 - 24.01.2022
Ajoitus
01.01.2022 - 31.05.2022
Opintopistemäärä
5 op
Virtuaaliosuus
5 op
Toteutustapa
Etäopetus
Opetuskielet
- Suomi
- Englanti
Opettaja
- Patric Granholm
Vastuuopettaja
Patric Granholm
Ryhmät
-
MKEMIS19Instrumentointi ja diagnostiikka
Tavoitteet
- Data file formats and file reading.
- Data cleansing, outliers and missing data
- Sampling and descriptive statistics
- Statistical tests, Z-test, F-test and Student’s t-test
- ANOVA
- Regression analysis
- Nonlinear curve fitting
- Measurement ranges
- Accuracy and error estimates
- One factor experiments
- Multifactor experiments
Oppimateriaalit
Ilmoitetaan myöhemmin
Opetusmenetelmät
Verkko-opetus
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Itsenäinen opiskelu 120 h
Ohjattu opiskelua 15
Sisällön jaksotus
- Tiedostoformaatit ja tiedoston avaaminen
- Datan esikäsittely, outlier testit, puuttuvan käsittely
- Mittadatan graafinen esittely
- Käyrän sovittaminan ja lineaarinen regressio
- Otanta ja tilastolliset tunnusluvut
- Tilastollisen mallin testaaminen Z-testi, F-testi, Student’s t-testi
- Kokeen muuttujien tunnistaminen
- Mitta-alueen määrittely
- Vastealueen määrittely
- Mittatarkkuudet ja virheiden arviointi
- Yhden muuttujan kokeen suunnittelu
- Monen muuttujan kokeen suunnittelu
Arviointiasteikko
H-5
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Tehtävät
Hylätty (0)
< 50 % pisteistä
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)
50 - 75 % pisteistä
Arviointikriteerit, hyvä (3-4)
75 - 90 % pisteistä
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
> 90 % pisteistä