Μάθημα Εφαρμοσμένης Στατιστικής Μηχανικής

Γενικά

2 διαθέσιμες θέσεις

Περιγραφή προγράμματος

Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε πώς τα στατιστικά στοιχεία μπορούν να ενισχύσουν τη συγκίνηση της ανακάλυψης, να αυξήσουν τη μάθησή σας και να αμφισβητήσουν τις υποθέσεις σας.

Θα δείτε πώς τα στατιστικά στοιχεία μπορούν να διευκολύνουν τη δημιουργία νέων γνώσεων, πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε στατιστικά στοιχεία για να κατανοήσετε τα αποτελέσματα και να λάβετε αποφάσεις και προβλέψεις βάσει δεδομένων.

Πληροφορίες μαθήματος

  • 2,5 μονάδες
  • Ημερομηνία έναρξης: 2020-11-09 - 2020-12-06 (μερική απασχόληση 33%)
  • Εκπαιδευτικό διάταγμα: Δεύτερος κύκλος
  • Κωδικός μαθήματος: OAH305
  • Κύριος τομέας: Μηχανική περιβάλλοντος

Σχετικά με αυτό το μάθημα

Ο σκοπός του μαθήματος είναι να αυξήσει τις γνώσεις σας στον τομέα των εφαρμοσμένων στατιστικών. Το μάθημα θα απεικονίσει πώς να καταλήξετε σε στατιστικά αιτιολογημένα συμπεράσματα με βάση κοινές στατιστικές μεθόδους, όπως στατιστικά συμπεράσματα, ανάλυση διακύμανσης, συσχέτιση και παλινδρόμηση.

Το μάθημα θα παρέχει ευκαιρίες να εξοικειωθούν με τις έννοιες της κατανόησης των στατιστικών και των προκλητικών υποθέσεων. Κατά τη διάρκεια του μαθήματος, θα συζητήσουμε το ρόλο των στατιστικών στη μηχανική και την επιστήμη, τη στατιστική σκέψη και τη διαχείριση μεγάλων συνόλων δεδομένων.

Τι θα μάθετε

  • Θα μάθετε πώς να εξηγείτε διάφορες συγκεκριμένες καταστάσεις όπου μπορεί να συμβεί συνήθως στατιστικό συμπέρασμα και πώς να εφαρμόσετε και να ερμηνεύσετε διαστήματα εμπιστοσύνης, τεστ σημασίας και ANOVA.
  • Θα συζητήσουμε επίσης, θα εκτελέσουμε και θα ερμηνεύσουμε συσχετίσεις και απλές γραμμικές παλινδρομήσεις.

Προυποθέσεις εισόδου

  • 120 μονάδες εκ των οποίων 90 πιστώσεις μηχανικής ή φυσικής επιστήμης και 7,5 μονάδων μαθηματικών.
  • Επιπλέον, απαιτείται μαθήματα Αγγλικών A / English 6.

Μπορείτε επίσης να υποβάλετε αίτηση για το μάθημα και να αξιολογήσετε την καταλληλότητά σας με βάση τις γνώσεις που αποκτήθηκαν με άλλους τρόπους, όπως εργασιακή εμπειρία, άλλες μελέτες κ.λπ.

Τίτλος μαθήματος στα Σουηδικά

Tillämpad στατιστικά στοιχεία για το ingenjörer

Πληροφορίες εφαρμογής

Αφού υποβάλετε την ηλεκτρονική σας αίτηση, το επόμενο βήμα είναι να υποβάλετε τεκμηρίωση για να αποδείξετε την επιλεξιμότητά σας για το μάθημα για το οποίο έχετε υποβάλει αίτηση. Για να τεκμηριώσετε την επιλεξιμότητά σας, πρέπει να παρέχετε το δίπλωμα γυμνασίου και το πανεπιστημιακό αντίγραφο και απόδειξη της επάρκειας στην αγγλική σας γλώσσα.

Προυποθέσεις εισόδου

Για να ικανοποιήσετε τις προϋποθέσεις συμμετοχής σε αυτό το μάθημα πρέπει να έχετε προηγούμενα ακαδημαϊκά προσόντα (πανεπιστημιακές σπουδές). Θα βρείτε τις συγκεκριμένες προϋποθέσεις εισόδου παραπάνω.

Δεν υπάρχουν ακαδημαϊκά προσόντα;

Εάν δεν έχετε τα επίσημα ακαδημαϊκά προσόντα που απαιτούνται για ένα συγκεκριμένο μάθημα, μπορείτε να υποβάλετε αίτηση για το μάθημα και να αξιολογήσετε την επιλεξιμότητά σας με βάση τις γνώσεις που αποκτήθηκαν με άλλους τρόπους, όπως εργασιακή εμπειρία, άλλες μελέτες κ.λπ. Αυτό είναι επίσης γνωστό ως επικύρωση προηγούμενης μάθησης.

Η αναγνώριση της προηγούμενης μάθησης σημαίνει τη χαρτογράφηση μιας αξιολόγησης των ικανοτήτων και των προσόντων ενός ατόμου, ανεξάρτητα από το πώς, πού ή πότε αποκτήθηκαν - στο επίσημο εκπαιδευτικό σύστημα ή με κάποιο άλλο τρόπο στη Σουηδία ή στο εξωτερικό, μόλις πρόσφατα ή πολύ καιρό πριν.

Εάν πιστεύετε ότι οι γνώσεις και οι ικανότητές σας θα σας πληρούν τις προϋποθέσεις για αυτό το μάθημα, θα πρέπει να ανεβάσετε τα ακόλουθα με την αίτησή σας:

  • Βιογραφικό με περιγραφή του εκπαιδευτικού και επαγγελματικού σας υποβάθρου. Το βιογραφικό σας πρέπει να περιγράφει τις γνώσεις και τις ικανότητές σας σε σχέση με τις απαιτήσεις συμμετοχής.
  • Εάν αναφέρεστε στην εργασιακή εμπειρία, πρέπει να ανεβάσετε ένα πιστοποιητικό εργοδότη.

Εάν χρειαζόμαστε περισσότερες πληροφορίες, θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.

ΜέλλονE

Τα μαθήματα είναι μέρος του έργου FutureE όπου το MDH προσφέρει διαδικτυακά μαθήματα στους τομείς της Τεχνολογίας Τεχνολογίας, της Μηχανικής Περιβάλλοντος και Ενέργειας, της Μηχανικής Λογισμικού και Συστημάτων Υπολογιστών.

Τελευταία ενημέρωση Σεπτ. 2020

Υποτροφία Keystone

Ανακαλύψτε τις επιλογές που μπορεί να σας δώσει η υποτροφία μας

Σχετικά με τη Σχολή

At Mälardalen University people meet who want to develop themselves and the future. Our 16 000 students read courses and study programs in Business, Health, Engineering, and Education. We conduct rese ... περαιτέρω

At Mälardalen University people meet who want to develop themselves and the future. Our 16 000 students read courses and study programs in Business, Health, Engineering, and Education. We conduct research within all areas of education and have internationally outstanding research in future energy and embedded systems. Our close cooperation with the private and public sectors enables us at MDH to help people feel better and the earth to last longer. Mälardalen University is located on both sides of Lake Mälaren with campuses in Eskilstuna and Västerås. Διαβάστε Λιγότερα
Eskilstuna , Norrmalm + 1 Περισσότερα Λιγότερα

Υποβολή ερώτησης

Άλλη