Tilastollinen päättely II (MAT22003), kevät 2018

Save this PDF as:
Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Tilastollinen päättely II (MAT22003), kevät 2018"

Transkriptio

1 Tilastollinen päättely II (MAT22003), kevät 2018 Petteri Piiroinen

2 Tilastollinen päättely II -kurssin asema opetuksessa Tilastotieteen pääaineopiskelijoille pakollinen aineopintojen kurssi. Pakollinen niille tilastotieteen sivuaineopiskelijoille, jotka suorittavat aineopinnot. Pakollinen kurssi vakuutus- ja finanssimatematiikan erikoistumislinjalla matematiikan koulutusohjelmassa (vanhan tutkintorakenteen mukaisesti).

3 Mitä on tilastollinen päättely? Koko tilastollisen analyysin perusta. Tilastollisen päättelyn menetelmien on tarkoitus auttaa soveltajaa tekemään päätelmiä reaalimaailman olosuhteista epäsuroein ja epävarmuutta sisältävien numeeristen havaintojen perusteella. Nykyään kaksi pääsuuntaa: frekventistinen/klassinen ja bayesiläinen (näistä lisää myöhemmin :)

4 Esitiedot MAT22001 ja MAT22002 Todennäköisyyslaskenta IIa ja IIb (tai Todennäköisyyslaskenta II). Lisäksi tarvitaan perusvalmiudet yhden ja useamman muuttujan differentiaali- ja integraalilaskennassa (nämä tulevat mukavasti Todennäköisyyslaskenta IIa/b:n mukana) Tilastotieteen ja tilastollisen päättelyn alkeiden (esim. MAT12004 (tai 57046) Tilastollinen päättely I) tuntemus on hyödyksi, mutta tämä kerrataan kyllä.

5 Oppimistavoitteita Lähestyt oppimistavoitteita (arvosana 1/5): Osaat laskea suuren osan sen uskottavuuspäättelyn ja parametriestimoinnin perustehtävistä, joita on käsitelty luennoilla ja harjoituksissa. Tunnet parametriseen päättelyyn liittyvät keskeisimmät määritelmät. Saavutat oppimistavoitteet (arvosana 5/5): Osaat laskea usealla erilaisella tavalla sellaisia (helpohkoja) laskuja, joissa joudut yhdistelemään erilaisia parametrisen päättelyn tietoja ja tekniikoita. Tunnet käsitteet ja osaat ne itse määritellä. Syvennät oppimistavoitteita (esim. muilla kursseilla): osaat todistaa lauseita; tutustut vähemmälle jätettyihin käsitteisiin ja aiheisiin ja pohdit, miksi ne jätettiin vähemmälle.

6 Kurssin rakenne Luentoja 4 h / viikko. Luennot perustuvat kurssimonisteeseen, jonka löydät kurssin kotisivulta. Muutamaan osaan lisään kurssimonisteesta puuttuvaa täydentävää materiaalia, mutta ne lisään kurssisivulle (puhtaaksikirjoitettuna). Lisäksi 2 h / viikko luentoja täydentävä sessio. Laskuharjoituksia 2 2 h / viikko. Alku- ja loppuviikon harjoituksissa on eri tehtävät. Mikään näistä ei ole pakollinen.

7 Kurssin rakenne II Suoritus yhdellä kurssikokeella (laskuharjoitushyvitys 0-10(??) pistettä, ja lunttilappu) tai erilliskokeella. Pyrin myös järjestämään korvaavan kurssikokeen huhtikuun tenttipäivälle. Kurssikokeen/kokeiden ajan täydennän pian Seuraavat erilliskokeet , ja Jos et pääse kurssikokeeseen: Laskuharjoitushyvitys on ainakin kolmessa kurssin jälkeisessä erilliskokeessa.

8 Mitä kurssi vaatii sinulta Varmista, että esitietosi ovat kunnossa! Jos nämä ovat hatarasti hallussa, varaudu siihen, että joudut käyttämään ylimääräistä työtä niiden kertaukseen kurssin aikana. Varsinkin Todennäköisyyslaskenta IIb-kurssin (Todennäköisyyslaskenta II -kurssin loppuosa) on hyvä palauttaa mieleen. Mutta elä huolestu, apu on aina lähellä! Joudut tekemään töitä! Opetusta on = 10 h viikossa käytä tämän kurssin opiskeluun 2 10 h = 20 h viikossa (karkea arvio). Laske ahkerasti harjoitustehtäviä. Lue kurssimonistetta, ja pyri ymmärtämään, kuinka teoriaa sovelletaan. Jos toimit näin, voit tulla kurssikokeisiin (tai erilliskokeeseen) jo kevyen kertauksen jälkeen.

9 Opiskelun avuksi Apu on aina lähellä. Kurssin asioista voi keskustella anonyymisti kurssin Presemossa minä (ja laskuharjoitusten pitäjät) vastailevat kysymyksiin (odotusarvoisesti muutaman tunnin viiveellä) ja antavat neuvoja. myös toiset opiskelijat usein vastailevat presemossa kysymyksiin eli aktiivisuus kannattaa! Kotisivua päivitän jatkuvasti ja lisään lisämateriaalia, esimerkkejä, liitutaulutekstejä ja muuta sinne. Seuraa siis kotisivua ja presemoa aktiivisesti.

10 Kurssin sisältö pääpiirteittäin Aloitamme parametrisen tilastollisen mallin käsite ja pääajatuksista Sitten esittelemme perehdymme uskottavuusfunktioon ja suurimman uskottavuuden estimointimenetelmään ja informaation käsitteisiin Seuraavaksi lisäämme kierroksia ja ryhdymme tarkastelemaan estimointiteoriaa ja sen käsitteitä ja menetelmiä Tämän jälkeen pohdimme hieman, milloin osan aineiston tiedosta voi unohtaa Mietimme kuinka koehypoteesien kanssa pelataan ja lopuksi arvioimme kuinka hyviä estimaattimme ovat.

Tilastollinen päättely II (MAT22003), kevät 2019

Tilastollinen päättely II (MAT22003), kevät 2019 Tilastollinen päättely II (MAT22003), kevät 2019 Petteri Piiroinen 13.1.2019 Tilastollinen päättely II -kurssin asema opetuksessa Tilastotieteen pääaineopiskelijoille pakollinen aineopintojen kurssi. Pakollinen

Lisätiedot

TN-IIa (MAT22001), syksy 2017

TN-IIa (MAT22001), syksy 2017 TN-IIa (MAT22001), syksy 2017 Petteri Piiroinen 4.9.2017 Todennäköisyyslaskennan IIa -kurssin asema opetuksessa Tilastotieteen pääaineopiskelijoille pakollinen aineopintojen kurssi. Suositus: toisen vuoden

Lisätiedot

TN-IIa (MAT22001), syksy 2018

TN-IIa (MAT22001), syksy 2018 TN-IIa (MAT22001), syksy 2018 Petteri Piiroinen 4.9.2018 Todennäköisyyslaskennan IIa -kurssin asema opetuksessa Tilastotieteen opintosuunnassa pakollinen aineopintojen kurssi. Suositus: toisen vuoden syksyllä

Lisätiedot

Yleistä tietoa kokeesta

Yleistä tietoa kokeesta Yleistä tietoa kokeesta Kurssikoe järjestetään maanantai 7.5. klo 12-15 jossakin Exactumin auditorioista. Korvaava kurssikoe keskiviikkona (yleisenä tenttipäivänä) 11.4. klo 16-19 jossakin Exactumin auditorioista.

Lisätiedot

Kertausluento. Tilastollinen päättely II - 2. kurssikoe

Kertausluento. Tilastollinen päättely II - 2. kurssikoe Kertausluento Tilastollinen päättely II - 2. kurssikoe Yleistä tietoa TP II -2. kurssikokeesta 2. kurssikoe maanantaina 6.5.2019 klo 12.00-14.30 jossakin Exactumin auditoriossa Kurssikokeeseen ilmoittaudutaan

Lisätiedot

Yleistä tietoa kokeesta

Yleistä tietoa kokeesta Yleistä tietoa kokeesta Kurssikoe on pe 27.10. klo 12.00-14.30 (jossakin auditorioista). Huomaa tasatunti! Seuraava erilliskoe on ke 1.11 klo 16-20, johon ilmoittaudutaan Oodissa (ilmoittautumisaika erilliskokeeseen

Lisätiedot

Kertausluento. Tilastollinen päättely II - 1. kurssikoe

Kertausluento. Tilastollinen päättely II - 1. kurssikoe Kertausluento Tilastollinen päättely II - 1. kurssikoe Yleistä tietoa TP II -1. kurssikokeesta 1. Kurssikoe on to 7.3 klo 12.00-14.30 (jossakin Exactumin auditorioista, salijako selvinnee tuolloin torstiana).

Lisätiedot

Tervetuloa! Matematiikka tutuksi

Tervetuloa! Matematiikka tutuksi Tervetuloa! Matematiikka tutuksi Tavoitteet Yritetään vastata seuraaviin kysymyksiin: Mitä matematiikassa tutkitaan ja mihin sitä tarvitaan? Mitä tarkoitetaan todistuksella ja mitä hyötyä on käsitteiden

Lisätiedot

Digitalisoitu harjoitustehtävien ratkaisujen palautus sekä arviointi matematiikan ja tilastotieteen yliopisto-opinnoissa

Digitalisoitu harjoitustehtävien ratkaisujen palautus sekä arviointi matematiikan ja tilastotieteen yliopisto-opinnoissa Digitalisoitu harjoitustehtävien ratkaisujen palautus sekä arviointi matematiikan ja tilastotieteen yliopisto-opinnoissa Peda-forum -päivät, Vaasan yliopisto, 16. 17.8.2017 Joonas Nuutinen, Nea Rantanen

Lisätiedot

031075P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI II 5,0 op

031075P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI II 5,0 op 031075P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI II 5,0 op Kurssin jokaiseen kolmeen välikokeeseen on ilmoittauduttava erikseen WebOodissa (https://weboodi.oulu.fi/oodi/). Huom! Välikoeilmoittautuminen on PAKOLLINEN.

Lisätiedot

Matematiikka tai tilastotiede sivuaineena

Matematiikka tai tilastotiede sivuaineena Matematiikka tai tilastotiede sivuaineena Matematiikan sivuainekokonaisuudet Matematiikasta voi suorittaa 25, 60 ja 120 opintopisteen opintokokonaisuudet. Matematiikan 25 op:n opintokokonaisuus Pakolliset

Lisätiedot

031075P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI II 5,0 op

031075P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI II 5,0 op 031075P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI II 5,0 op Kurssin jokaiseen kolmeen välikokeeseen on ilmoittauduttava erikseen WebOodissa (https://weboodi.oulu.fi/oodi/). Huom! Välikoeilmoittautuminen on PAKOLLINEN.

Lisätiedot

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) Aalto-yliopisto 2016 Käytannön järjestelyt Luennot: Luennot ma 4.1. (sali E) ja ti 5.1 klo 10-12 (sali C) Luennot 11.1.-10.2. ke 10-12 ja ma 10-12

Lisätiedot

Yleistä tietoa kokeesta

Yleistä tietoa kokeesta Yleistä tietoa kokeesta Kurssikoe on ma 18.12. klo 12.00-14.30 (jossakin auditorioista). Huomaa tasatunti! Seuraava erilliskoe on ke 10.1.2018 klo 10-14, johon ilmoittaudutaan Oodissa (ilmoittautumisaika

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteeseen Estimointi TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Estimointi Todennäköisyysjakaumien parametrit ja niiden estimointi Hyvän estimaattorin ominaisuudet TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 2 Estimointi:

Lisätiedot

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) Aalto-yliopisto 2017 Käytännön järjestelyt Luennot: Luennot maanantaisin (sali E) ja keskiviikkoisin (sali U4) klo 10-12 Luennoitsija: (lauri.viitasaari@aalto.fi)

Lisätiedot

MS-A0102 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1

MS-A0102 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 MS-A0102 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Riikka Korte (Pekka Alestalon kalvojen pohjalta) Aalto-yliopisto 24.10.2016 Sisältö Käytännön asiat Jonot Sarjat 1.1 Opettajat luennoitsija Riikka Korte

Lisätiedot

2. Uskottavuus ja informaatio

2. Uskottavuus ja informaatio 2. Uskottavuus ja informaatio Aluksi käsittelemme uskottavuus- ja log-uskottavuusfunktioita Seuraavaksi esittelemme suurimman uskottavuuden estimointimenetelmän Ensi viikolla perehdymme aiheeseen lisääkö

Lisätiedot

213a. MS-A0503 Todennäköisyyslaskenna n ja tilastotieteen per; M (vkot 3-7)

213a. MS-A0503 Todennäköisyyslaskenna n ja tilastotieteen per; M (vkot 3-7) Energia- ja ympäristötekniikan mallilukujärjestys kevät-2014 III periodi 1. vuoden opiskelijalle viikot 2-8 (2-7) Ma Ti Ke To Pe 8.00 MS-A0206 Differentiaalija integraalilaskenta 2; 213a MS-A0206 Differentiaalija

Lisätiedot

Tietokoneen rakenne (2 ov / 4 op) Syksy 2006

Tietokoneen rakenne (2 ov / 4 op) Syksy 2006 Luento 0 581365 Tietokoneen rakenne (2 ov / 4 op) Syksy 2006 Teemu Kerola Helsingin yliopisto Tietojenkäsittelytieteen laitos Luento 0-1 Tietokoneen rakenne Asema opetuksessa u 1999 HajaTilin pakollinen,

Lisätiedot

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE OPETUSSUUNNITELMALOMAKE Tällä lomakkeella dokumentoit opintojaksoasi koskevaa opetussuunnitelmatyötä. Lomake on suunniteltu niin, että se palvelisi myös Oodia varten tehtävää tiedonkeruuta. Voit siis dokumentoida

Lisätiedot

Luento 0: Kurssihallinto Tietokoneen rakenne (2 ov / 4 op) Syksy 2006

Luento 0: Kurssihallinto Tietokoneen rakenne (2 ov / 4 op) Syksy 2006 Luento 0 581365 Tietokoneen rakenne (2 ov / 4 op) Syksy 2006 Teemu Kerola Helsingin yliopisto Tietojenkäsittelytieteen laitos Luento 0-1 Tietokoneen rakenne Asema opetuksessa u 1999 HajaTilin pakollinen,

Lisätiedot

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE OPETUSSUUNNITELMALOMAKE Tällä lomakkeella dokumentoit opintojaksoasi koskevaa opetussuunnitelmatyötä. Lomake on suunniteltu niin, että se palvelisi myös Oodia varten tehtävää tiedonkeruuta. Voit siis dokumentoida

Lisätiedot

Tietokoneen rakenne (2 ov / 4 op) Syksy 2007 Liisa Marttinen. Helsingin yliopisto Tietojenkäsittelytieteen laitos

Tietokoneen rakenne (2 ov / 4 op) Syksy 2007 Liisa Marttinen. Helsingin yliopisto Tietojenkäsittelytieteen laitos Luento 0 581365 Tietokoneen rakenne (2 ov / 4 op) Syksy 2007 Liisa Marttinen Helsingin yliopisto Tietojenkäsittelytieteen laitos Luento0-1 Tietokoneen rakenne Asema opetuksessa u 2005 HajaTilin valinnainen,

Lisätiedot

031010P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I 5,0 op

031010P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I 5,0 op 031010P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I 5,0 op Kurssin jokaiseen kolmeen välikokeeseen on ilmoittauduttava WebOodissa (https://weboodi.oulu.fi/oodi/etusivu.html). Huom! Välikoeilmoittautuminen on PAKOLLINEN.

Lisätiedot

Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi,

Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi, Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi, kesä 2016 Laskuharjoitus 5, Kotitehtävien palautus laskuharjoitusten

Lisätiedot

Ohjelmistojen mallintaminen, kesä 2010

Ohjelmistojen mallintaminen, kesä 2010 582104 Ohjelmistojen mallintaminen, kesä 2010 1 Ohjelmistojen mallintaminen Software Modeling Perusopintojen pakollinen opintojakso, 4 op Esitietoina edellytetään oliokäsitteistön tuntemus Ohjelmoinnin

Lisätiedot

Tärkeää huomioitavaa:

Tärkeää huomioitavaa: Siirtymäohjeistus tuotantotalouden kandidaattivaiheen opiskelijoille 2005 tutkintorakenteesta 2013 Teknistieteellisen kandidaattiohjelman tuotantotalouden pääaineeseen Tärkeää huomioitavaa: Pääsääntöisesti

Lisätiedot

Tietokoneavusteinen arviointi kurssilla Diskreetin matematiikan perusteet. Helle Majander Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu

Tietokoneavusteinen arviointi kurssilla Diskreetin matematiikan perusteet. Helle Majander Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Tietokoneavusteinen arviointi kurssilla Diskreetin matematiikan perusteet Helle Majander Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Oppimisen arviointi matematiikan kursseilla Arvioinnin tulisi olla luotettavaa

Lisätiedot

Matematiikka ja tilastotiede. Orientoivat opinnot /

Matematiikka ja tilastotiede. Orientoivat opinnot / Matematiikka ja tilastotiede Orientoivat opinnot / 27.8.2013 Tutkinnot Kaksi erillistä ja peräkkäistä tutkintoa: LuK + FM Laajuudet 180 op + 120 op = 300 op Ohjeellinen suoritusaika 3 v + 2 v = 5 v Tutkinnot

Lisätiedot

Luonnontieteellinen tiedekunta Sivuaineinfo. Katri Suorsa

Luonnontieteellinen tiedekunta Sivuaineinfo. Katri Suorsa Luonnontieteellinen tiedekunta Sivuaineinfo Katri Suorsa 6.9.2018 Monipuolinen luonnontieteellinen Tutkintoohjelmat Luonnontieteellinen tiedekunta: - Biologia - Maantiede - Matemaattiset ja fysikaaliset

Lisätiedot

Ohjelmistojen mallintaminen, kesä 2009

Ohjelmistojen mallintaminen, kesä 2009 582104 Ohjelmistojen mallintaminen, kesä 2009 1 Ohjelmistojen mallintaminen Software Modeling Perusopintojen pakollinen opintojakso, 4 op Esitietoina edellytetään oliokäsitteistön tuntemus Ohjelmoinnin

Lisätiedot

Matematiikan opintosuunta

Matematiikan opintosuunta Matematiikan opintosuunta Matematiikka: Mitä se on? Vastaus: (Oma vastaukseni:) Tyhjentävää vastausta on mahdotonta antaa. Matematiikka: Mitä se on? Vastaus: (Oma vastaukseni:) Tyhjentävää vastausta on

Lisätiedot

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät. Yleistä

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät. Yleistä Aalto University Comnet ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät Kurssisuunnitelma, kevät 2016 Olav Tirkkonen, Tietoliikenne- ja tietoverkkotekniikan laitos, Aalto-yliopisto Yleistä Esitiedot: (kurssi

Lisätiedot

Palautekysely tilastollisen signaalinkäsittelyn kurssiin

Palautekysely tilastollisen signaalinkäsittelyn kurssiin Palautekysely tilastollisen signaalinkäsittelyn kurssiin Palautteeseen ei tarvitse laittaa nimeä. Kysymyksiä on molemmilla puolilla paperia 1. Muihin kursseihin verrattuna tämä kurssi oli mielestäni Vaikein

Lisätiedot

Kurssiesite Lausekielinen ohjelmointi I Kesä Jorma Laurikkala Tietojenkäsittelytieteet Luonnontieteiden tiedekunta Tampereen yliopisto

Kurssiesite Lausekielinen ohjelmointi I Kesä Jorma Laurikkala Tietojenkäsittelytieteet Luonnontieteiden tiedekunta Tampereen yliopisto Kurssiesite Lausekielinen ohjelmointi I Kesä 2018 Jorma Laurikkala Tietojenkäsittelytieteet Luonnontieteiden tiedekunta Tampereen yliopisto Vastuuopettaja Jorma Laurikkala, yliopistonlehtori. Kurssin materiaali

Lisätiedot

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) Aalto-yliopisto 2017 Todennäköisyyslaskennan kertaus Satunnaismuuttujat ja tn-jakaumat Tunnusluvut χ 2 -, F- ja t-jakauma Riippumattomuus Tilastotieteen

Lisätiedot

Matematiikan oppimisen uudet tuulet Metropolia Ammattikorkeakoulun talotekniikan koulutusohjelmassa

Matematiikan oppimisen uudet tuulet Metropolia Ammattikorkeakoulun talotekniikan koulutusohjelmassa Matematiikan oppimisen uudet tuulet Metropolia Ammattikorkeakoulun talotekniikan koulutusohjelmassa Riikka Nurmiainen riikka.nurmiainen@metropolia.fi Arviointikokeiluja talotekniikan matematiikan opintojaksoilla

Lisätiedot

Juha Tervala Materiaali:

Juha Tervala Materiaali: Juha Tervala 13.6.2017 Materiaali: http://blogs.helsinki.fi/jtervala/taloustieteen-kandiohjelma/ Iso pyörä on Helsingin yliopiston koulutusohjelmauudistus, jonka tavoitteena on aito kolmiportaisuus: ensin

Lisätiedot

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 4A Parametrien estimointi Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016, periodi

Lisätiedot

Markkinoitten mallintaminen ja Internet-markkinat

Markkinoitten mallintaminen ja Internet-markkinat Markkinoitten mallintaminen ja Internet-markkinat Kurssiohjeita: Lue ainakin kertaalleen huolella! Harjoitustyö ja harjoitukset Harjoitustyö palautetaan kahdessa osassa Moodleen. Ensimmäisen osan palautuspäivä

Lisätiedot

Kohti ylioppilaskirjoituksia

Kohti ylioppilaskirjoituksia Kohti ylioppilaskirjoituksia Hannu Lehto Lahden Lyseon lukio Aikataulu 1. Kurssikokeena preliminääri 8. 2. 2011 (jakson viimeinen päivä) Hannu Lehto 28. marraskuuta 2010 Lahden Lyseon lukio 2 / 4 Aikataulu

Lisätiedot

Tärkeää huomioitavaa:

Tärkeää huomioitavaa: Siirtymäohjeistus tietotekniikan kandivaiheen opiskelijoille 2005 tutkintorakenteesta 2013 Teknistieteellisen kandidaattiohjelman tietotekniikan pääaineeseen Tärkeää huomioitavaa: Yli 7 vuotta vanhoilla

Lisätiedot

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät A! Aalto University Comnet ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät Kurssisuunnitelma, kevät 2018 Olav Tirkkonen, Tietoliikenne- ja tietoverkkotekniikan laitos, Aalto-yliopisto A! Yleistä Esitiedot:

Lisätiedot

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2017 Aikataulu ja suoritustapa (Katso MyCourses) Luennot

Lisätiedot

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016 Aikataulu ja suoritustapa (Katso MyCourses) Luennot

Lisätiedot

Mallilukujärjestys Teknistieteellinen kandidaattiohjelma Tietotekniikka, 2. vuosikurssi

Mallilukujärjestys Teknistieteellinen kandidaattiohjelma Tietotekniikka, 2. vuosikurssi 8.8.2016 Mallilukujärjestys 2016 2017 Yleisiä ohjeita Opinto-oppaat ja kurssikuvaukset Teknistieteellisen kandidaattiohjelman opinto-oppaat löytyvät osoitteesta http://studyguides.aalto.fi. Kurssien tarkemmat

Lisätiedot

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO 8.9.2016/1 MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento 8.9.2016 1 JOHDANTO Tilastotiede menetelmätiede, joka käsittelee - tietojen hankinnan suunnittelua otantamenetelmät, koejärjestelyt, kyselylomakkeet

Lisätiedot

Akateemiset taidot. Tapaaminen 11

Akateemiset taidot. Tapaaminen 11 Akateemiset taidot Tapaaminen 11 Kurssikokeet Muista ottaa mukaan kirjoitusvälineet ja opiskelijakortti tai henkilöllisyystodistus Koepaperiin tulee laittaa oma nimi, opiskelijanumero, kurssin nimi, päivämäärä

Lisätiedot

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2015 Aikataulu ja suoritustapa (Katso MyCourses) Luennot

Lisätiedot

Sarjat ja integraalit, kevät 2014

Sarjat ja integraalit, kevät 2014 Sarjat ja integraalit, kevät 2014 Peter Hästö 12. maaliskuuta 2014 Matemaattisten tieteiden laitos Osaamistavoitteet Kurssin onnistuneen suorittamisen jälkeen opiskelija osaa erottaa jatkuvuuden ja tasaisen

Lisätiedot

- Ilmoittaudu OODI:n kautta ainakin luentojen kohdalle, jotta olet mukana opintotoimiston listoilla.

- Ilmoittaudu OODI:n kautta ainakin luentojen kohdalle, jotta olet mukana opintotoimiston listoilla. Ohjeita Aikaisempaan versioon on tässä lisätty puuttuvat tiedot. - Ilmoittaudu OODI:n kautta ainakin luentojen kohdalle, jotta olet mukana opintotoimiston listoilla. - Kurssi etenee viikoittain niin, että

Lisätiedot

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS Analyysi I Harjoitus alkavalle viikolle Ratkaisuehdotuksia (7 sivua) (S.M)

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS Analyysi I Harjoitus alkavalle viikolle Ratkaisuehdotuksia (7 sivua) (S.M) MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS Analyysi I Harjoitus 7. 2. 2009 alkavalle viikolle Ratkaisuehdotuksia (7 sivua) (S.M) Luennoilla on nyt menossa vaihe, missä Hurri-Syrjäsen monistetta käyttäen tutustutaan

Lisätiedot

MATEMATIIKAN PERUSKURSSI b

MATEMATIIKAN PERUSKURSSI b MATEMATIIKAN PERUSKURSSI b Anna Kaasinen Itä-Suomen yliopisto Syksy 2016 Anna Kaasinen (Itä-Suomen yliopisto) MATEMATIIKAN PERUSKURSSI b Syksy 2016 0 / 9 MITÄ FLIPPED CLASSROOM ON? Flipped classroom eli

Lisätiedot

Talousmatematiikka (3 op)

Talousmatematiikka (3 op) Talousmatematiikka (3 op) Tero Vedenjuoksu Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos 2011 Talousmatematiikka 2011 Yhteystiedot: Tero Vedenjuoksu tero.vedenjuoksu@oulu.fi Työhuone M231 Kurssin kotisivu

Lisätiedot

Ohjelmistotekniikan menetelmät, kesä 2008

Ohjelmistotekniikan menetelmät, kesä 2008 582101 - Ohjelmistotekniikan menetelmät, kesä 2008 1 Ohjelmistotekniikan menetelmät Methods for Software Engineering Perusopintojen pakollinen opintojakso, 4 op Esitietoina edellytetään oliokäsitteistön

Lisätiedot

Akateemiset taidot. Tapaaminen 13 Matematiikan kirjoittaminen

Akateemiset taidot. Tapaaminen 13 Matematiikan kirjoittaminen Akateemiset taidot Tapaaminen 13 Matematiikan kirjoittaminen Tutustu tekstiin ja pohdi itseksesi Mieti miten teksti on kirjoitettu. Missä kohdissa matemaattinen ilmaisu on hyvää ja missä kohdissa tekstiä

Lisätiedot

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi TKK (c) Ilkka Mellin (2006) 1 Estimointi >> Todennäköisyysjakaumien parametrit ja niiden estimointi Hyvän estimaattorin

Lisätiedot

ELEC-C5210 Satunnaisprosessit tietoliikenteessä

ELEC-C5210 Satunnaisprosessit tietoliikenteessä ELEC-C5210 Satunnaisprosessit tietoliikenteessä Esa Ollila Aalto University, Department of Signal Processing and Acoustics, Finland esa.ollila@aalto.fi http://signal.hut.fi/~esollila/ Kevät 2017 E. Ollila

Lisätiedot

Jyväskylän yliopisto 22.3.2013 Kemian laitos Kurssiarviot ja opetuksen kehittäminen lukuvuosi 2012-2013 Massaspektrometrian perusteet

Jyväskylän yliopisto 22.3.2013 Kemian laitos Kurssiarviot ja opetuksen kehittäminen lukuvuosi 2012-2013 Massaspektrometrian perusteet Jyväskylän yliopisto 22.3.2013 Kemian laitos Kurssiarviot ja opetuksen kehittäminen lukuvuosi 2012-2013 Massaspektrometrian perusteet Kurssi ja koodi: Massaspektrometrian perusteet KEMS534 Kurssin ajankohta:

Lisätiedot

WebOodin opinto-opas ja ilmoittautuminen

WebOodin opinto-opas ja ilmoittautuminen Aloitus Homma alkaa osoitteesta www.helsinki.fi/weboodi. Jos et omista yliopiston atk-tunnuksia, voit hypätä kohdan 1. yli. Voit huoletta tutustua WebOodin saloihin ilman tunnuksiakin. WebOodin opinto-opas

Lisätiedot

Estimointi. Estimointi. Estimointi: Mitä opimme? 2/4. Estimointi: Mitä opimme? 1/4. Estimointi: Mitä opimme? 3/4. Estimointi: Mitä opimme?

Estimointi. Estimointi. Estimointi: Mitä opimme? 2/4. Estimointi: Mitä opimme? 1/4. Estimointi: Mitä opimme? 3/4. Estimointi: Mitä opimme? TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteeseen TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 2 Mitä opimme? 1/4 Tilastollisen tutkimuksen tavoitteena on tehdä johtopäätöksiä prosesseista, jotka generoivat reaalimaailman

Lisätiedot

3 Yleistä estimointiteoriaa. Olemme perehtuneet jo piste-estimointiin su-estimoinnin kautta Tässä luvussa tarkastellaan piste-estimointiin yleisemmin

3 Yleistä estimointiteoriaa. Olemme perehtuneet jo piste-estimointiin su-estimoinnin kautta Tässä luvussa tarkastellaan piste-estimointiin yleisemmin 3 Yleistä estimointiteoriaa Olemme perehtuneet jo piste-estimointiin su-estimoinnin kautta Tässä luvussa tarkastellaan piste-estimointiin yleisemmin 3.1 Johdanto Tähän mennessä olemme tarkastelleet estimointia

Lisätiedot

TN IIa ja TN IIb yleistä keskustelua

TN IIa ja TN IIb yleistä keskustelua TN IIa ja TN IIb yleistä keskustelua 10:03» Hei. Aloitin uuden keskustelun tälle vuodelle ja uudelle kurssille. Tervetuloa! 06:43» Hei, onko kurssin materiaali vielä saatavilla? Ymmärsinkö oikein että

Lisätiedot

Menetelmiä jatkuvaan opiskeluun kannustamiseen ja oppimisen seurantaan

Menetelmiä jatkuvaan opiskeluun kannustamiseen ja oppimisen seurantaan Menetelmiä jatkuvaan opiskeluun kannustamiseen ja oppimisen seurantaan Matemaattiset menetelmät, syksy 2012 Lassi Korhonen, Oulun yliopisto, Matematiikan jaos 4.12.2012 1 Lähtökohta, opiskelijan näkökulma

Lisätiedot

Tilanne sekä MS-A0003/4* Matriisilaskenta 5 op

Tilanne sekä MS-A0003/4* Matriisilaskenta 5 op MATEMATIIKKA Mat-1.1210 Matematiikan peruskurssi S1 ei järjestetä enää MS-A0103/4* Differentiaali- ja integraalilaskenta I 5 op sekä MS-A0003/4* Matriisilaskenta 5 op Mat-1.1110 Matematiikan peruskurssi

Lisätiedot

HOPS Henkilökohtainen opintosuunnitelma LuK -tutkintoon

HOPS Henkilökohtainen opintosuunnitelma LuK -tutkintoon JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO Matematiikan ja tilastotieteen laitos Tilastotiede HOPS - Tilastotiede HOPS Henkilökohtainen opintosuunnitelma LuK -tutkintoon Nimi: Syntymäaika: Ammatti ja urasuunnitelmat: Muuta:

Lisätiedot

Fysikaaliset tieteet. Minkälaisia opintokokonaisuuksia saa fysiikasta? Miksi ja miten tehdä fysiikasta sivuaine?

Fysikaaliset tieteet. Minkälaisia opintokokonaisuuksia saa fysiikasta? Miksi ja miten tehdä fysiikasta sivuaine? Fysikaaliset tieteet Minkälaisia opintokokonaisuuksia saa fysiikasta? Miksi ja miten tehdä fysiikasta sivuaine? Oletko fysiikan opiskelija? Tässä olevia kokonaisuuksia ei tarjota sinulle aivan tälläisenään.

Lisätiedot

MATEMATIIKKA JA TILASTOTIEDE

MATEMATIIKKA JA TILASTOTIEDE MATEMATIIKKA JA TILASTOTIEDE Matematiikan ja tilastotieteen laitos PL 68 (Gustaf Hällströmin katu 2b) 00014 Helsingin yliopisto Puhelinnumero 1911 (vaihde), ohivalinta 191... Kotisivu: http://www.mathstat.helsinki.fi

Lisätiedot

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE OPETUSSUUNNITELMALOMAKE v0.90 Tällä lomakkeella dokumentoit opintojaksoasi koskevaa opetussuunnitelmatyötä. Lomake on suunniteltu niin, että se palvelisi myös Oodia varten tehtävää tiedonkeruuta. Voit

Lisätiedot

Ohjelmistoprosessit ja ohjelmistojen laatu Ohjelmistoprosessit ja ohjelmistojen laatu (4op)

Ohjelmistoprosessit ja ohjelmistojen laatu Ohjelmistoprosessit ja ohjelmistojen laatu (4op) 581361 Ohjelmistoprosessit ja ohjelmistojen laatu (4op) Ohjelmistojärjestelmien syventävien opintojen kurssi Myös ohjelmistotekniikan profiilin pakollinen kurssi eli ohjelmistotekniikka-aiheisen gradun

Lisätiedot

Oppimisprosessissa opiskelijoiden tukena analytiikan opiskelua yhdessä tehden

Oppimisprosessissa opiskelijoiden tukena analytiikan opiskelua yhdessä tehden Oppimisprosessissa opiskelijoiden tukena analytiikan opiskelua yhdessä tehden Katariina Vuorensola Luento-opetuksen tulevaisuus Oppimisseikkailu 2017 Analytiikan kurssi Analytiikan perusteet, 4 op Maisterivaiheen

Lisätiedot

Opinto-info 1/2: kurssit ja tutkinto

Opinto-info 1/2: kurssit ja tutkinto Opinto-info 1/2: kurssit ja tutkinto Sini Ruohomaa TKO-älyn fuksi- ja tuutorivastaava sini.ruohomaa@cs.helsinki.fi Esitys webissä: http://www.cs.helsinki.fi/u/ruohomaa/fuksit/opintoinfo/ Sisältö Alkuvalmisteluja

Lisätiedot

T DATASTA TIETOON

T DATASTA TIETOON TKK / Informaatiotekniikan laboratorio Syyslukukausi, periodi II, 2007 Erkki Oja, professori, ja Heikki Mannila, akatemiaprofessori: T-61.2010 DATASTA TIETOON TKK, Informaatiotekniikan laboratorio 1 JOHDANTO:

Lisätiedot

Käyttöliittymän suunnittelu tilastotieteen verkko-opetukseen. Jouni Nevalainen

Käyttöliittymän suunnittelu tilastotieteen verkko-opetukseen. Jouni Nevalainen Käyttöliittymän suunnittelu tilastotieteen verkko-opetukseen Jouni Nevalainen Esityksen sisällysluettelo Työn tausta Ongelman asettelu Käsitteitä ja määritelmiä Käytetyt menetelmät Tulokset Johtopäätökset

Lisätiedot

PHYS-A0120 Termodynamiikka (TFM) Maanantai

PHYS-A0120 Termodynamiikka (TFM) Maanantai PHYS-A0120 Termodynamiikka (TFM) Maanantai 26.10.2015 Käytännönjärjestelyt Kurssin alkuosan henkilökunnasta Kurssi jakautuu kahteen osaan: ensimmäistä 3 viikkoa luennoi TkT Kati Miettunen ja jälkimmäistä

Lisätiedot

Kannustusta jatkuvaan oppimiseen Optima-ympäristön avulla. Saana-Maija Huttula OpinTori Oulun yliopisto 2015

Kannustusta jatkuvaan oppimiseen Optima-ympäristön avulla. Saana-Maija Huttula OpinTori Oulun yliopisto 2015 Kannustusta jatkuvaan oppimiseen Optima-ympäristön avulla Saana-Maija Huttula OpinTori Oulun yliopisto 2015 1 Taustaa Atomifysiikka 1 on ainetason kurssi, sijoittuu 2. opiskeluvuoden syksylle Pakollinen

Lisätiedot

Matematiikka ja tilastotiede

Matematiikka ja tilastotiede Matematiikka ja tilastotiede Turun yliopistossa Lauri Heinonen lakahei@utu.fi 21.12 Laitilan lukiolla Minä Kirjoitin keväällä 2015 Laitilan lukiosta Matematiikan ja tilastotieteen koulutusohjelma Luen

Lisätiedot

Matematiikka ja tilastotiede. Orientoivat opinnot / 25.8.2015

Matematiikka ja tilastotiede. Orientoivat opinnot / 25.8.2015 Matematiikka ja tilastotiede Orientoivat opinnot / 25.8.2015 Tutkinnot Kaksi erillistä ja peräkkäistä tutkintoa: LuK + FM Laajuudet 180 op + 120 op = 300 op Ohjeellinen suoritusaika 3 v + 2 v = 5 v Tutkinnot

Lisätiedot

Muutoksen arviointi differentiaalin avulla

Muutoksen arviointi differentiaalin avulla Muutoksen arviointi differentiaalin avulla y y = f (x) y = f (x + x) f (x) dy y dy = f (x) x x x x x + x Luento 7 1 of 15 Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto Muutoksen arviointi differentiaalin

Lisätiedot

Lataa Vektorianalyysi - Olli Martio. Lataa

Lataa Vektorianalyysi - Olli Martio. Lataa Lataa Vektorianalyysi - Olli Martio Lataa Kirjailija: Olli Martio ISBN: 9789517452182 Sivumäärä: 182 Formaatti: PDF Tiedoston koko: 28.76 Mb Kirja käsittelee usean muuttujan differentiaali- ja integraalilaskentaa.

Lisätiedot

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Estimointi >> Todennäköisyysjakaumien parametrit ja niiden estimointi Hyvän estimaattorin

Lisätiedot

MATEMATIIKKA JA TILASTOTIEDE

MATEMATIIKKA JA TILASTOTIEDE mat.luon. sivut 05 28.6.2005 13:03 Sivu 47 MATEMATIIKKA JA TILASTOTIEDE Matematiikan ja tilastotieteen laitos PL 68 (Gustaf Hällströmin katu 2b) 00014 Helsingin yliopisto Puhelinnumero 1911 (vaihde), ohivalinta

Lisätiedot

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento , osa 1. 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento , osa 1. 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu 5.3.2018/1 MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento 5.3.2018, osa 1 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu https://www10.uta.fi/opas/opintojakso.htm?rid=14600 &idx=1&uilang=fi&lang=fi&lvv=2017

Lisätiedot

OPS-MUUTOSINFO

OPS-MUUTOSINFO 1 OPS-MUUTOSINFO 3.9.201 Matemaattisten tieteiden tutkinto-ohjelma MUUTOKSEN TAUSTALLA 2 Oulun yliopiston strategia- ja rakennemuutokset Oulun yliopiston opetussuunnitelmatyön periaatteet o Opintojaksojen

Lisätiedot

Flippausta 3 korkeakoulun opiskelijoille

Flippausta 3 korkeakoulun opiskelijoille Pedaforum 2018 16.8.2018 Erkki Pesonen, yliopistonlehtori, Erkko Sointu tutkijatohtori Flippausta 3 korkeakoulun opiskelijoille UEF // University of Eastern Finland What is coming? Opintojakson sisältö

Lisätiedot

Tentissä ratkaistaan neljä ohjelmointitehtävää Javalla. Tentti kestää kolme tuntia. Tehdään sähköisesti mikroluokkien Windows-koneilla.

Tentissä ratkaistaan neljä ohjelmointitehtävää Javalla. Tentti kestää kolme tuntia. Tehdään sähköisesti mikroluokkien Windows-koneilla. Tentissä ratkaistaan neljä ohjelmointitehtävää Javalla. kestää kolme tuntia. Tule paikalle viimeistään noin 15 minuuttia ennen tentin alkua, koska tentti pyritään aloittamaan tasalta. Poistua voi aikaisintaan,

Lisätiedot

4.2 Useampi selittävä muuttuja (kertausta)

4.2 Useampi selittävä muuttuja (kertausta) 14.2.2019/1 MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet Luento 14.2.2019 4.2 Useampi selittävä muuttuja (kertausta) Selittäjien lukumäärä k (k-ra) = + + + + Malliin liittyvät oletukset i ~ N(0, 2 ) ja i:t ovat

Lisätiedot

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu 10.1.2019/1 MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento 10.1.2019 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu https://www10.uta.fi/opas/opintojakso.htm?rid=14600 &idx=1&uilang=fi&lang=fi&lvv=2018 10.1.2019/2

Lisätiedot

811393A JOHDATUS TUTKIMUSTYÖHÖN

811393A JOHDATUS TUTKIMUSTYÖHÖN 811393A JOHDATUS TUTKIMUSTYÖHÖN Harjoitus 1: Tutkimussuunnitelma 19.9.2017 Mari Karjalainen 1 Yleistä kurssin suorittamisesta Tutkimusaiheen päätät itse, voit laajentaa JTT-tutkielman pohjalta kandityön

Lisätiedot

Johdanto kurssille. Vastuuopettaja: Ilona Mikkonen, Yliopiston lehtori. Tapaaminen sopimuksen mukaan;

Johdanto kurssille. Vastuuopettaja: Ilona Mikkonen, Yliopiston lehtori. Tapaaminen sopimuksen mukaan; Markkinoinnin perusteet 23A00110 Johdanto kurssille Ilona Mikkonen, KTT Aalto yliopiston kauppakorkeakoulu Markkinoinnin laitos Henkilökunta Vastuuopettaja: Ilona Mikkonen, Yliopiston lehtori Tapaaminen

Lisätiedot

SAS-ohjelmiston perusteet 2010

SAS-ohjelmiston perusteet 2010 SAS-ohjelmiston perusteet 2010 Luentorunko/päiväkirja Ari Virtanen 11.1.10 päivitetään luentojen edetessä Ilmoitusasioita Opintojakso suoritustapana on aktiivinen osallistuminen harjoituksiin ja harjoitustehtävien

Lisätiedot

Tärkeää huomioitavaa:

Tärkeää huomioitavaa: Siirtymäohjeistus TFM:n kandivaiheen iskelijoille 2005 tutkintorakenteesta 2013 Teknistieteellisen kandidaattiohjelman teknillisen fysiikan tai matematiikan ja systeemitieteiden pääaineisiin Tärkeää huomioitavaa:

Lisätiedot

KEVÄÄN 2016 ABIKURSSEJA

KEVÄÄN 2016 ABIKURSSEJA Lapuan kristillinen opisto, Lapuan keskustassa Siiriläntie 11-13, 62100 Lapuan kr opisto (06) 4339 200, opisto@lapuankro.fi www.lapuankro.fi Käytä lukulomasi tehokkaasti! Osallistu opistomme edullisille

Lisätiedot

Tässä luvussa mietimme, kuinka paljon aineistossa on tarpeellista tietoa Sivuamme kysymyksiä:

Tässä luvussa mietimme, kuinka paljon aineistossa on tarpeellista tietoa Sivuamme kysymyksiä: 4. Tyhjentyvyys Tässä luvussa mietimme, kuinka paljon aineistossa on tarpeellista tietoa Sivuamme kysymyksiä: Voidaanko päätelmät perustaa johonkin tunnuslukuun t = t(y) koko aineiston y sijasta? Mitä

Lisätiedot

Pelaisitko seuraavaa peliä?

Pelaisitko seuraavaa peliä? Lisätehtävä 1 seuraavassa on esitetty eräs peli, joka voidaan mallintaa paramterisena tilastollisena mallina tehtävänä on selvittää, kuinka peli toimii ja näyttää mallin takana oleva apulause (Tehtävä

Lisätiedot

1. Tilastollinen malli??

1. Tilastollinen malli?? 1. Tilastollinen malli?? https://fi.wikipedia.org/wiki/tilastollinen_malli https://en.wikipedia.org/wiki/statistical_model http://projecteuclid.org/euclid.aos/1035844977 Tilastollinen malli?? Numeerinen

Lisätiedot

Opetuksen suunnittelu tehtävä, Mikrotalousteorian kurssi

Opetuksen suunnittelu tehtävä, Mikrotalousteorian kurssi Opetuksen suunnittelu tehtävä, Mikrotalousteorian kurssi Yleistä kurssista Pidin mikrotalousteorian kurssin syksyllä 2009. Kyseessä on aineopintojen kurssi, joka on keskeisessä asemassa kansantaloustieteen

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Syksy 2015 Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 27.10.2015 1 / 8 Kangaslampi Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Lisätiedot

NBE-C2102 Sähkömagneettisen kenttäteorian perusteet. Kurssiesittely 2017 Matti Stenroos

NBE-C2102 Sähkömagneettisen kenttäteorian perusteet. Kurssiesittely 2017 Matti Stenroos NBE-C2102 Sähkömagneettisen kenttäteorian perusteet Kurssiesittely 2017 Matti Stenroos Oppimistavoitteet Kurssin käytyään opiskelija osaa Luetella kokeelliset sähkö- ja magnetismiopin lait Selostaa sähkö-

Lisätiedot