Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Lietišķā biostatistika
Kursa kods
SL_033
Zinātnes nozare
Matemātika; Varbūtību teorija un matemātiskā statistika
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Ārstniecība; Farmācija; Sabiedrības veselība; Zobārstniecība
LKI
Visiem līmeņiem
Studiju veids un forma
Pilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Māris Munkevics
Struktūrvienības vadītājs
Andrejs Ivanovs
Struktūrvienība
Statistikas mācību laboratorija
Kontaktinformācija
Kapseļu iela 23, 2.stāvs, Rīga, statistika@rsu.lv, +371 67060897
Par studiju kursu
Mērķis
Iepazīstināt studentus ar brīvpieejas datu analīzes rīku R un kursa ietvaros iepazīties ar tā sniegtajām iespējām datu analīzes pārkāpumu risināšanā. Bieži lietotajām datu analīzes metodēm ir stingri priekšnosacījumi, kas samērā bieži netiek ievēroti. Kursa ietvaros plānots iepazīties ar risinājumiem to adresēšanai.
Priekšzināšanas
Pamata zināšanas datu analīzē. Iegūstamas, piemēram, SL_001 kursā "Biostatistika" vai tam ekvivalentajos.
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.Studiju kursa dalībnieki iegūs pamata zināšanas darbam brīvpieejas datu analīzes programmā un veidos kā risināt biežākos pārkāpumus datu analīzē.
Prasmes
1.Kursa dalībnieki praktiski risinās datu analīzes pārkāpumus.
Kompetences
1.Biežāk lietotajām datu analīzes metodēm ir stingri priekšnosacījumi, kas bieži tiek pārkāpti. Kursa dalībnieki apgūs kompetences, šo pārkāpumu analītiskai risināšanai.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
Katrā nodarbībā tiks īstenoti patstāvīgā darba uzdevumi – students tiem patstāvīgi sagatavojas. Uzdevumu atrisinājumi elektroniski iesniedzami vērtēšanai.
Lai izvērtētu studiju kursa kvalitāti kopumā, studentam jāaizpilda studiju kursa novērtēšanas anketa Studējošo portālā.
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
Katras nodarbības uzdevumu atrisinājumi tiks vērtēti. Nodarbību vērtējumu summa veidos 50% no gala vērtējuma. Atlikušos 50% veidos noslēguma testa vērtējums.
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Iepazīšanās ar R un RStudio.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Grafiskās iespējas R.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Kvantitatīvu datu analīze.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Korelācijas un viena faktora regresijas.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Daudzfaktoru analīzes.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Korelācijas un variācijas struktūras.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Jauktie efekti.
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
4
|
Tēmas
|
Meta-analīze.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
32 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens (Rakstisks)
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Sokal, R.R. & Rohlf, F.J. 2009. Introduction to Biostatistics. 2nd edition.
2.
Dalgaard, P. 2008. Introductory Statistics with R. 2nd edition.
3.
Field, A., Miles, J., Field, Z. 2012. Discovering statistics using R.
Papildu literatūra
1.
Demidenko, E. 2013. Mixed models: theory and applications with R. 2nd edition
2.
Zuur, A., Ieno, E.N., Walker, N.J., Saveliev, A.A., Smith, G.M. 2009. Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R.
Citi informācijas avoti
1.
Elferts D., Praktiskā biometrija, 2016, elektroniskā grāmata.