Sellest ainest võiks olla abi teaduskirjanduse lugemisel ja lõputöö andmetöötluses, aga ka edaspidi.
2019. a. sügissemestril toimub aine veebipõhiselt. Veebipõhise aine läbimiseks tuleb iseseisvalt raamatuid ja veebis olevat teavet uurida, ülesandeid lahendada ja õppejõuga eelnevalt kokku lepitud ajal ja kohas vestlemas käia. Kui ei oska, siis tule ja küsi selgitust. Huvilised on alati oodatud. Vastumeelselt õppides ei omanda niikuinii suurt midagi — pole mõtet ei enda ega teiste aega kulutada.
Veebipõhine õpe annab võimaluse harjutada oma aja planeerimist. Üldiselt tasub iga paratamatu töö teha võimalikult varakult, sest mida aeg edasi, seda rohkem lisandub plaaniväliseid lisakohustusi. Kes aine varem lõpetab, saab üldiselt parema tulemuse. Varasem kogemus näitab, et semestri viimastel päevadel on ülekaalus hinne E.
Hinde saamiseks kolm varianti.
Esimene Harjutusülesannete lahendamise eest saadud punktide hulga järgi. Punktidele vastavat hinnet näitab jooksvalt graafik kokkuvõtete osas ja saadud punktide protsent kõigi ülesannete punktide summast. Viimane kuvatakse tekstina ülalpool graafikuid.
Teine Eksam õppejõuga kokku lepitud ajal ruumis Vanemuise 46-229 või mõnes teises ruumis. Harjutusülesannete lahendamise tulemus eksamitulemust ei mõjuta. Eksamile võib tulla ka harjutusülesandeid lahendamata. Semestri lõpus ei pruugi eksamiks sobiva aja leidmine lihtne olla.
Kolmas Hinne kombineerides harjutusülesannete vastuste eest saadud tulemust ja eksamitulemust vastavalt alltoodud reeglitele ja näidetele.
Palun anna enne eksamit teada, millist varianti eelistad.
Koondhinnang = ( HP / HS + 0,25 + EP / ES ) / 2. HP - harjutades saadud punktide summa HS - harjutusülesannete punktide summa EP - eksamil saadud punktide summa ES - eksamiülesannete punktide summa | Hinne vastavalt hinnangule Hindeks A vajalik hinnang = 0,9 Hindeks B vajalik hinnang = 0,8 Hindeks C vajalik hinnang = 0,7 Hindeks D vajalik hinnang = 0,6 Hindeks E vajalik hinnang = 0,5 | Hinde arvutamise näide Harjutusülesannete punktide summa =150 Harjutusülesandeid vastates saadud punkte 75 Eksamiülesannete punktide summa = 25 Eksamil saadud punkte = 20 Hinnang = (75 / 150 + 0,25 + 20 / 25) / 2 = 0,775 Hinne = C |
Ülesanded on jagatud valdkondadesse, mis vastavad õppenädalatele. Igas valdkonnas on kaks kuni viis teemat. Iga teema harjutusülesannete juurde saab teema nimele klõpsates. Ülesandeid võib lahendada suvalises järjekorras.
Ülesannete teksti ja lahendamisjuhiste vaatamiseks vali esmalt teema. Selleks klikka kas teema parsil teemade graafikul või teema nimel teemade loetelus. Teema lehel on selle teema juhis ja ülesannete loetelu. Ülesande valimiseks klikka kolme punktiga nupul. Parema hiireklahvi alt saad valida, kas ülesande detailvaade avaneb veebilehitseja samas aknas, uues paneelis või uues aknas. Ülesandeid saab avada ka sisestades ülesande numbri lahtrisse, mille kõrval on nupp tekstiga Ava.
Päris kõiki ülesandeid ei saa lahendada vaid juhendis näpuga järge ajades, veidi mõttetööd oodatakse ka tudengilt endalt. Sisuvaatest saab saata vastuse ja pärast vastuse saatmist on nähtav andmebaasis olev vastus ja varem saadetud vastused. Saadetud vastust saab täiendada ja parandada pärast selle hindamist. Nii enda kui ka teiste saadetud vastuste kommenteerimiseks tuleb vastus kõigepealt valida. Siis ilmub nähtavale kommentaari kirjutamise lahter.
Arvutusülesannetele vastamisel võiks juurde lisada, millise tarkvara või muu vahendi abil on tulemus saadud, sest erinevad tarkvaralahendused kasutavad mõnikord erinevaid algoritme ja annavad mõnevõrra erineva tulemuse. Ülesandeid võib lahendada suvalises järjekorras.
NB! Eksami ajal vastuseid saata ei saa.
Kontakt: Kalle Remm; tel 52 90513; Järve 4A, Elva.
Valimid, hüpoteesid, järeldused.
Mõisted; Jaotused; Akadeemiline tekst; Kirjeldav statistika; Statistilised mudelid.
Nähtavad on nende tudengite tulbad, kes on vähemalt mõne vastuse saatnud. Pärast eksamit on iga tulba kohal hinne.Varasematel semestritel saadud hinded ei pruugi olla vastavuses tulba kõrguse ja hinde nivooga, sest ülesannete komplekt on muutunud.
Mitteparameetriline korrelatsioon
Mudeli koostamine ja kasutamine