Statistical Methods for EngineersLaajuus (2 cr)
Code: TE00BZ26
Credits
2 op
Objective
After completing the course the student knows how to:
- interprate,
- organize,
- analyse, and
- presentate data by SPSS software.
Content
- The process of stastical research
- Sample methods
- Testing hypothesis
Enrollment
10.10.2024 - 31.01.2025
Timing
27.01.2025 - 11.04.2025
Number of ECTS credits allocated
2 op
Mode of delivery
Contact teaching
Unit
Engineering and Business
Campus
Kupittaa Campus
Teaching languages
- Finnish
Seats
0 - 100
Degree programmes
- Degree Programme in Mechanical Engineering
Teachers
- COS Opettaja
- Arttu Karppinen
- Riku Mattila
Groups
-
PKONTK23BPKONTK23B
-
PKONTK23APKONTK23A
Objective
After completing the course the student knows how to:
- interprate,
- organize,
- analyse, and
- presentate data by SPSS software.
Content
- The process of stastical research
- Sample methods
- Testing hypothesis
Materials
Kurssi pohjautuu kirjaan Martinez ja Cho: Statistics in MatLab - A primer.
Toteutuksen ITSlearning-alusta sisältää kurssin suorittamiseen vaadittavat materiaalit.
Teaching methods
Kurssin opetus perustuu lähiopetukseen ja laskuharjoitustehtäviin.
Exam schedules
Kurssikoe perjantaina 11.4. klo 12.00
Kaksi uusintakoetta toukokuussa 2025.
International connections
Opetuskerroilla käydään läpi esimerkkejä, mutta pääpaino oppimisessa on opiskelijan omassa osallistumisessa sekä laskuharjoitustehtävien tekemisessä.
Student workload
2 op = 54 tuntia opiskelijan työtä
9*2h = 18h kontaktiopetusta
1*2h = 2h kurssikoe
34 h itsenäistä opiskelua sisältäen laskuharjoitusten tekemisen ja kokeeseen valmistautumisen.
Content scheduling
Kurssilla pidetään viikottain yksi opetuskerta.
Kurssi koostuu aihealueista
0) MatLabin kertaus (2 opetuskertaa, viikot 5 ja 6)
i) Matriisit, solut, indeksointi
ii) Kuvaajien piirtäminen
1) Datan käsittely ja visualisointi (3 opetuskertaa, viikot 7, 9 ja 10)
i) Datan tuonti ja vienti MatLabissa
ii) TIlastolliset tunnusluvut, korrelaatiokerroin, luottamusväli
2) Hypoteesitestaus. (3 opetuskertaa, viikot 11, 12 ja 13)
i) Normaalijakauma, eksponentiaalijakauma, binomijakauma
ii) Tilastollinen testaaminen, ristiintaulukointi
3) Kertaus (1 opetuskerta, viikko 14)
Kurssikoe pidetään perjantaina 11.4. klo 12.00
Kaksi uusintakoetta pidetään toukokuun aikana.
Further information
Koko kurssia koskeva viestintä tapahtuu opetuskerroilla ja ITS-learning-alustalla tai sähköpostitse. Yhteydenotot opettajiin sähköpostitse.
Evaluation scale
H-5
Assessment methods and criteria
Kurssipisteet (max 20 p) muodostuvat seuraavasti:
- Kurssin aikana tehtävät tehtävät 0-4p
- Kurssikoe 0-16p.
Tehtävistä saa pisteitä, kun tehtävät on palautettu ajoissa ja osallistuu aktiivisesti opetuskertaan, jossa ne vastauksia käydään läpi. Pisteet voi siis saada ainoastaan olemalla läsnä kyseisellä opetuskerralla. Tehtävistä saatavat pisteet = Palautetut tehtävät / Kaikki tehtävä * 4p.
Arvosana 1: 8 kurssipistettä
Arvosana 2: 10 kurssipistettä
Arvosana 3: 12 kurssipistettä
Arvosana 4: 14 kurssipistettä
Arvosana 5: 16 kurssipistettä
Assessment criteria, fail (0)
Opiskelija on saanut alle 8 kurssipistettä.
Assessment criteria, satisfactory (1-2)
Opiskelija saa 8-11,99 kurssipistettä.
Assessment criteria, good (3-4)
Opiskelija saa 12-15,99 kurssipistettä.
Assessment criteria, excellent (5)
Opiskelija saa vähintään 16 kurssipistettä.
Enrollment
30.05.2024 - 17.09.2024
Timing
02.09.2024 - 27.11.2024
Number of ECTS credits allocated
2 op
Mode of delivery
Contact teaching
Unit
Engineering and Business
Campus
Kupittaa Campus
Teaching languages
- Finnish
Seats
0 - 90
Degree programmes
- Degree Programme in Mechanical Engineering
Teachers
- COS Opettaja
- Arttu Karppinen
- Riku Mattila
Groups
-
PKONTS22BPKONTS22B
-
PKONTS22APKONTS22A
Objective
After completing the course the student knows how to:
- interprate,
- organize,
- analyse, and
- presentate data by SPSS software.
Content
- The process of stastical research
- Sample methods
- Testing hypothesis
Materials
Kurssi pohjautuu kirjaan Martinez ja Cho: Statistics in MatLab - A primer.
Toteutuksen ITSlearning-alusta sisältää kurssin suorittamiseen vaadittavat materiaalit.
Teaching methods
Kurssin opetus perustuu lähiopetukseen ja laskuharjoitustehtäviin.
Exam schedules
Kurssikoe viikolla 48.
Kaksi uusintakoetta tammikuussa 2025.
International connections
Opetuskerroilla käydään läpi esimerkkejä, mutta pääpaino oppimisessa on opiskelijan omassa osallistumisessa sekä laskuharjoitustehtävien tekemisessä.
Student workload
2 op = 54 tuntia opiskelijan työtä
9*2h = 18h kontaktiopetusta
1*2h = 2h kurssikoe
34 h itsenäistä opiskelua sisältäen laskuharjoitusten tekemisen ja kokeeseen valmistautumisen.
Content scheduling
Kurssilla pidetään viikottain yksi opetuskerta.
Kurssi koostuu aihealueista
0) MatLabin kertaus (2 opetuskertaa, viikot 38 ja 39)
i) Matriisit, solut, indeksointi
ii) Kuvaajien piirtäminen
1) Datan käsittely ja visualisointi (3 opetuskertaa, viikot 40, 41 ja 43)
i) Datan tuonti ja vienti MatLabissa
ii) TIlastolliset tunnusluvut, korrelaatiokerroin, luottamusväli
2) Hypoteesitestaus. (3 opetuskertaa, viikot 44, 45 ja 46)
i) Normaalijakauma, eksponentiaalijakauma, binomijakauma
ii) Tilastollinen testaaminen, ristiintaulukointi
3) Kertaus (1 opetuskerta, viikko 47)
Kurssikoe pidetään viikolla 48.
Kaksi uusintakoetta pidetään tammikuun aikana.
Further information
Koko kurssia koskeva viestintä tapahtuu opetuskerroilla ja ITS-learning-alustalla tai sähköpostitse. Yhteydenotot opettajiin sähköpostitse.
Evaluation scale
H-5
Assessment methods and criteria
Kurssipisteet (max 20 p) muodostuvat seuraavasti:
- Kurssin aikana tehtävät tehtävät 0-4p
- Kurssikoe 0-16p.
Tehtävistä saa pisteitä, kun tehtävät on palautettu ajoissa ja osallistuu aktiivisesti opetuskertaan, jossa ne vastauksia käydään läpi. Pisteet voi siis saada ainoastaan olemalla läsnä kyseisellä opetuskerralla. Tehtävistä saatavat pisteet = Palautetut tehtävät / Kaikki tehtävä * 4p.
Arvosana 1: 8 kurssipistettä
Arvosana 2: 10 kurssipistettä
Arvosana 3: 12 kurssipistettä
Arvosana 4: 14 kurssipistettä
Arvosana 5: 16 kurssipistettä
Assessment criteria, fail (0)
Opiskelija on saanut alle 8 kurssipistettä.
Assessment criteria, satisfactory (1-2)
Opiskelija saa 8-11,99 kurssipistettä.
Assessment criteria, good (3-4)
Opiskelija saa 12-15,99 kurssipistettä.
Assessment criteria, excellent (5)
Opiskelija saa vähintään 16 kurssipistettä.
Enrollment
01.12.2023 - 08.01.2024
Timing
08.01.2024 - 29.05.2024
Number of ECTS credits allocated
2 op
Mode of delivery
Contact teaching
Unit
Engineering and Business
Campus
Kupittaa Campus
Teaching languages
- Finnish
Degree programmes
- Degree Programme in Mechanical Engineering
Teachers
- Arttu Karppinen
- Riku Mattila
Teacher in charge
Arttu Karppinen
Groups
-
PKONTK22APKONTK22A
-
PKONTK22BPKONTK22B
-
PKONTK22
Objective
After completing the course the student knows how to:
- interprate,
- organize,
- analyse, and
- presentate data by SPSS software.
Content
- The process of stastical research
- Sample methods
- Testing hypothesis
Evaluation scale
H-5
Enrollment
01.06.2023 - 04.09.2023
Timing
01.09.2023 - 31.12.2023
Number of ECTS credits allocated
2 op
Mode of delivery
Contact teaching
Unit
Engineering and Business
Campus
Kupittaa Campus
Teaching languages
- Finnish
Degree programmes
- Degree Programme in Mechanical Engineering
Teachers
- Arttu Karppinen
- Riku Mattila
Teacher in charge
Arttu Karppinen
Groups
-
PKONTS21BPKONTS21B
-
PKONTS21APKONTS21A
-
PKONTS21
Objective
After completing the course the student knows how to:
- interprate,
- organize,
- analyse, and
- presentate data by SPSS software.
Content
- The process of stastical research
- Sample methods
- Testing hypothesis
Evaluation scale
H-5
Enrollment
02.12.2022 - 23.01.2023
Timing
01.01.2023 - 31.05.2023
Number of ECTS credits allocated
2 op
Mode of delivery
Contact teaching
Unit
Engineering and Business
Campus
Kupittaa Campus
Teaching languages
- Finnish
Degree programmes
- Degree Programme in Mechanical Engineering
Teachers
- Arttu Karppinen
- Riku Mattila
Teacher in charge
Riku Mattila
Groups
-
PKONTK21B
-
PKONTK21
-
PKONTK21A
Objective
After completing the course the student knows how to:
- interprate,
- organize,
- analyse, and
- presentate data by SPSS software.
Content
- The process of stastical research
- Sample methods
- Testing hypothesis
Evaluation scale
H-5
Enrollment
02.08.2022 - 15.09.2022
Timing
01.09.2022 - 31.12.2022
Number of ECTS credits allocated
2 op
Mode of delivery
Contact teaching
Unit
Engineering and Business
Campus
Kupittaa Campus
Teaching languages
- Finnish
Degree programmes
- Degree Programme in Mechanical Engineering
Teachers
- Eero Immonen
Teacher in charge
Eero Immonen
Groups
-
PKONTS20
-
PKONTS20BPKONTS20B
-
PKONTS20APKONTS20A
Objective
After completing the course the student knows how to:
- interprate,
- organize,
- analyse, and
- presentate data by SPSS software.
Content
- The process of stastical research
- Sample methods
- Testing hypothesis
Evaluation scale
H-5
Enrollment
11.12.2021 - 16.01.2022
Timing
10.01.2022 - 31.05.2022
Number of ECTS credits allocated
2 op
Mode of delivery
Contact teaching
Unit
Engineering and Business
Campus
Kupittaa Campus
Teaching languages
- Finnish
Degree programmes
- Degree Programme in Mechanical Engineering
Teachers
- Eero Immonen
Teacher in charge
Eero Immonen
Groups
-
PKONTK20BPKONTK20B
-
PKONTK20APKONTK20A
-
PKONTK20
Objective
After completing the course the student knows how to:
- interprate,
- organize,
- analyse, and
- presentate data by SPSS software.
Content
- The process of stastical research
- Sample methods
- Testing hypothesis
Evaluation scale
H-5