TilastomatematiikkaLaajuus (3 op)

Osaamistavoitteet

Opiskelija oppii todennäköisyyden peruskäsitteet ja tilastollisen päättelyn perusajatukset sekä oppii tunnistamaan niitä mediatekniikan ongelmissa. Hän omaksuu datan tilastollisen kuvaamisen tunnuslukujen ja graafisten esitysten pohjalta. Opiskelija tutustuu tilastollisen testauksen ja laadunvalvonnan alkeisiin ja tilastolliseen tulkintaan. Opiskelija ymmärtää satunnaisilmiöiden mallinnusta ja pystyy suoriutumaan tietokoneavusteisesti yksinkertaisista regressioanalyyseistä.

Sisältö

Opiskelija oppii soveltamaan todennäköisyyden peruslaskusääntöjä. Hän tutustuu keskeisiin diskreetteihin ja jatkuviin jakaumiin. Mittausepävarmuuden käsite ja tilastollinen virhearviointi tulevat tutuiksi, opiskelija ymmärtää virheen ja luottamusvälin käsitteen ja pystyy soveltamaan niitä mediatekniikan arkisessa työskentelyssä. Edelleen hän tutustuu tavallisimpiin tilastollisiin vertailutesteihin. Datan käsittely graafisesti ja analyysien tekeminen tulee onnistumaan Excel ja Matlab tai muita käytössä olevia ohjelmia hyödyntäen.

Esitietovaatimukset

Lausekkeet ja yhtälöt (TV00AA73) tai vastaavat tiedot, Matemaattiset funktiot (TV00AA02) Differentiaali- ja integraalilaskenta (TV00AA04).

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on hahmottanut todennäköisyyskäsitteen perusteet ja tilastollisen ajattelun.
Kurssin hyväksyminen tyydyttävästi edellyttää 40% maksimipisteistä. Maksimipistemäärä muodostuu summana tentin/tenttien ja hyvin suoritettujen kotitehtävien sekä laboratorioiden (tietokoneharjoitusten) hyväksytystä suorituksesta.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija ymmärtää erityyppisen datan kuvaamiseen soveltuvan esitystavan, pystyy sellaisen tuottamaan sopivaa työkaluohjelmaa käyttäen ja lopuksi vielä tarkistamaan.
Hän ymmärtää tärkeimpien tunnuslukujen merkityksen ja pystyy suoriutumaan yksinkertaisista ja keskitasoisista todennäköisyyslaskujen ja tilastomatematiikan sovelluksista.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija hallitsee yllä mainittujen lisäksi tilastollisen testauksen ja laadunvalvonnan alkeet ja tulkinnan. Opiskelija ymmärtää satunnaisilmiöiden mallinnusta, niihin liittyviä tunnuslukuja ja luottamusvälejä sekä pystyy suoriutumaan luotettavasti regressioanalyyseistä tarjolla olevaa ohjelmaa käyttäen (Excel, Matlab).