Tilastomatematiikka (3 op)
Toteutuksen tunnus: 6000BH99-3006
Toteutuksen perustiedot
- Ilmoittautumisaika
-
01.06.2023 - 15.09.2023
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
- Ajoitus
-
01.09.2023 - 15.12.2023
Toteutus on päättynyt.
- Opintopistemäärä
- 3 op
- Lähiosuus
- 0 op
- Virtuaaliosuus
- 3 op
- Toteutustapa
- Etäopetus
- Yksikkö
- Tekniikka ja liiketoiminta
- Toimipiste
- Kupittaan kampus
- Opetuskielet
- suomi
- Paikat
- 90 - 130
- Koulutus
- Energia- ja ympäristötekniikan koulutus
- Opettajat
- Hannele Kuusisto
- Ryhmät
-
PEYTES22Energia- ja ympäristötekniikka S22
-
PEYTES22APEYTES22A
-
PEYTES22BPEYTES22B
- Opintojakso
- 6000BH99
realization.id
30680
realization.code
6000BH99-3006
realization.startDate
01.09.2323
realization.endDate
15.12.2323
realization.enrollmentStart
01.06.2323
realization.enrollmentEnd
15.09.2323
realization.currentStatus
PUBLISHED
Opetuskieli
fi
realization.name
Tilastomatematiikka
Sisältö
- otantamenetelmät ja otoskoko
- tilastojen graafinen esittäminen ja tulkitseminen
- mittaustavat ja erilaiset mitta-asteikot
- keskihajonta, keskivirhe ja muut hajontaluvut
- normaalijakauma
- korrelaatio ja regressio
Lisätietoja opiskelijoille
Kurssin tärkeimmät ilmoitukset opettaja lähettää sähköpostitse. Yhteydenotot opettajaan sähköpostitse (hannele.kuusisto@turkuamk.fi). Tunteihin liittyvä informaatio itslearningissä. Kurssiin liittyviä ilmoituksia itslearningissä kurssin Yleiskatsaus-sivulla.
Käytettävät ohjelmistot: MS Excel -työpöytäsovellus, GeoGebra, MATLAB.
Lisätiedot
Kurssin tärkeimmät ilmoitukset opettaja lähettää sähköpostitse. Yhteydenotot opettajaan sähköpostitse (hannele.kuusisto@turkuamk.fi). Tunteihin liittyvä informaatio itslearningissä. Kurssiin liittyviä ilmoituksia itslearningissä kurssin Yleiskatsaus-sivulla.
Käytettävät ohjelmistot: MS Excel -työpöytäsovellus, GeoGebra, MATLAB.
Tavoitteet
Opiskelija perehtyy tilastollisten menetelmien käyttöön ja niiden ATK-sovelluksiin, siten, että hän kykenee tuottamaan työssään tarvittavia tilastoja sekä analysoimaan niitä.
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
- Hyväksytysti suoritettava koe todennäköisyyslaskennasta ja tilastotieteen teoriasta (numeerinen arviointi 0-5, max 30 p)
- Hyväksytysti suoritettava tilastollisen analyysin harjoitustyö paritehtävänä ja siihen liittyvä vertaisarviointi (HKS/Korotus tentiarvosanaan)
Itsenäisillä viikkotehtävillä voi kerätä max 4p huomioitavaksi arvosanassa koepisteiden lisäksi. Tämä vastaa noin numeron korotusta arvosanaan.
Myös hyvin suoritetulla harjoitustyöllä voi saada max numeron korotuksen arvosanaan.
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
Teoriakoe viikolla 46
Harjoitustyön palautus viikon 44 loppuun mennessä.
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
Opintojakson itsenäinen suorittaminen: Hyväksytysti suoritettu teoriakoe ja harjoitustyö.
Arviointiasteikko
H-5
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
3 op = 80 t opiskelijan työtä jakautuen opetukseen/ohjaukseen ja itsenäisiin tehtäviin.
- Ennakkotehtävät ja kotitehtävät, joilla voi kerätä osan arviointipisteistä (noin numeron korotus tenttiarvosanaan)
- Hyväksytysti suoritettava koe todennäköisyyslaskennasta ja tilastotieteen teoriasta (numeerinen arviointi 0-5)
- Hyväksytysti suoritettava tilastollisen analyysin harjoitustyö paritehtävänä ja siihen liittyvä vertaisarviointi (HKS/mahdollinen korotus kurssiarvosanaan)
Opetusmenetelmät
Itsenäiset ennakkotehtävät ja muut oppimistehtävät verkossa
Opetustapaaminen kerran viikossa, á 1t 45 min
Osaamista mittaava koe (automaattinen arviointi) ja harjoitustyö (itse-, vertais- ja opettajan arviointi)
Jokaiseen opetus/ohjauskertaan liittyy edellisen kerran aiheita kertaavia ja uuteen aiheeseen valmistelevia itsenäisiä kotitehtäviä. Näillä kotitehtävillä on mahdollista kerätä osa kurssipisteistä kompensoimaan kokeen tulosta (noin numeron korotus arvosanaan)
Oppimateriaalit
- Oppikirja: Tilastollinen tutkimus, Heikkilä, 2014, Edita Publishing, saatavilla myös e-kirjana https://turkuamk.finna.fi/Record/turkuamk_electronic.995460267205970 tai vastaava tilastollisen tutkimuksen perusteiden oppikirja (ei pakollinen)
- Itslearning-oppimisympäristössä oleva ja sinne linkitetty sähköinen- ja verkkomateriaali, opetusvideot
realization.grade0Description
Opiskelija ei ole suorittanut hyväksytysti opintojakson koetta ja/tai harjoitustyötä.
realization.grade1Description
Arvosanaan 1 vaaditaan 40 % koepisteistä = 12 p ja ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
Arvosanaan 2 vaaditaan 52 % = 15,5 p ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
Osan vaadittavista pisteistä voi kerätä viikkotehtävillä (max 4 p).
Itsenäisesti tehtävällä harjoitustyöllä voi myös ansaita numeron korotuksen tenttiarvosanaan.
realization.grade3Description
Arvosanaan 3 vaaditaan 64 % koepisteistä = 19 p ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
arvosanaan 4 vaaditaan 76 % = 23 p ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
Osan vaadittavista pisteistä voi kerätä viikkotehtävillä (max 4 p).
Itsenäisesti tehtävällä harjoitustyöllä voi myös ansaita numeron korotuksen tenttiarvosanaan.
realization.grade5Description
Arvosanaan 5 vaaditaan 88 % koepisteistä = 26,5 p ja hyväksytysti suoritettu harjoitustyö.
Osan vaadittavista pisteistä voi kerätä viikkotehtävillä (max 4 p).
Itsenäisesti tehtävällä harjoitustyöllä voi myös ansaita numeron korotuksen tenttiarvosanaan.
Kansainvälisyys
Learning-by-doing ja flipped learning
Oppiminen perustuu paljolti opiskelijan omaan aktiiviseen osallistumiseen ja suorittamiseen.
Opiskeltavista aiheista annetaan opiskelijalle sekä ennakkotehtäviä että kertaavia tehtäviä ja niiden suoritusta tukevaa materiaalia.
Opintojaksolla opittavat taidot ovat työelämässä tarvittavia perustaitoja.
Arviointi perustuu suoritettuihin tehtäviin ja osaamisen osoittamiseen kokeessa sekä harjoitustehtävässä.
Sisällön jaksotus
Opintojakso toteutetaan yhteisopetuksena (ryhmät A ja B).
Tunnit ovat koetta lukuunottamatta hybridiopetustunteja, jolloin niihin osallistuminen on mahdollista joko kampuksella tai etänä Teamsissä. Tunnit ovat 1h ja 45 minuutin saman aikaisen hybridin tapaamisia sisältäen viikon laskuharjoitusten purun ja uuden aiheen käsittelyn.
Kurssin aiheita käsitellään sekä teorian ja tulkinnan näkökulmasta että analyysivälineiden käytön harjoittelun (Excel ja/tai MATLAB) näkökulmasta.
Alustava aikataulu:
vk 36 aloitustapaaminen torstaina 7.9.): Opintojakson aloitus. Tilastollisen tutkimuksen peruskäsitteet, otantamenetelmät, muuttujien mitta-asteikot.
vk 37: Taulukot ja kaaviot aineiston kuvailussa. Histogrammijakauman yhteys normaalijakaumaan.
vk 38: Tilastolliset tunnusluvut aineiston kuvailussa: tunnusluvut, virhe-%, variaatiokerroin ja luottamusväli tulosten luotettavuuden mittareina.
vk 39: Kahden muuttujan yhteydet, kun vähintään toinen on sanallinen (kategorinen): ristiintaulukointi, ryhmittäiset tunnusluvut ja laatikkojanakaavio
vk 40: Kahden muuttujan yhteydet, kun molemmat ovat numeerisia: sirontakuviot ja käyrien sovitus, regressiomallit ja korrelaatiokertoimet
vk 41-44: Itsenäinen aineistoanalyysi (parityö) ja sen tekemiseen liittyvää vapaaehtoista Helpdesk-ohjausta
vk 44: Klassinen ja tilastollinen todennäköisyys, normaalijakauma ja siihen liittyvät laskut
vk 45: Keskiarvon keskivirhe ja luottamusväli, otoskoon laskenta ja otannan toteutus
vk 46 (HYB + LÄHI): Kurssin teoria-aiheiden kertaus koetta varten (ti, HYB) ja teoriakoe tilastollisen tutkimuksen vaiheista, käsitteistä ja tuloksiin liittyvästä tulkinnasta sekä todennäköisyyslaskennasta (to, LÄHI)
vk 47? (ETÄ): Kokeen tulosten läpikäyntiä ja asiaa uusinnoista
realization.isTypeOther
boolean
realization.composite
boolean
realization.minSeats
90
realization.maxSeats
130
Opintopistemäärä
3
Virtuaaliosuus
3
realization.minCredits
3
realization.maxCredits
3
courseUnit.toTranslate
boolean
courseUnit.languageValidated
boolean
courseUnit.toContentValidation
boolean
courseUnit.contentValidated
boolean
courseUnit.learningUnitId
10695
courseUnit.type
COURSE_UNIT
courseUnit.state
ACTIVE
courseUnit.levelId
10695
courseUnit.educationPay
boolean
courseUnit.minOptionalityCredits
3
courseUnit.maxOptionalityCredits
3
courseUnit.modifiedBy
22306
courseUnit.organization
peppi
courseUnit.thesisBelongs
boolean