Kurssiympäristö on avattu osoitteessa: https://mooc.helsinki.fi/course/view.php?id=187

Kurssi järjestetään digitaalisena MOOC-kurssina. Kurssille osallistuminen on ilmaista jos kurssista ei tarvitse opintopisteitä tai kurssisuoritusta. Opintopisteiden saaminen edellyttää Avoimeen yliopistoon ilmoittautumista ja opintomaksun maksamista.
- HUOM opintomaksu ei koske Helsingin yliopiston tutkinto-opiskelijoita ja kurssi on sama kuin opetussuunnitelmissa esiintyvä MAT12001 koodilla AYMAT12001.
- Avoimeen yliopistoon pääset ilmoittautumaan kurssialueelta löytyvästä linkistä.

Kursseilla Tilastotiede ja R tutuksi I ja II luodaan yleiskatsaus tilastotieteen käsitteistöön sekä annetaan valmiudet R-ohjelmointikielen käyttöön.

Kurssi suoritetaan viikoittaisista harjoitustehtävistä kertyvillä pisteillä ja kurssikokeella.
- Viikoittain julkaistaan tehtävät, joista osa on R-ohjelmointitehtäviä. Tehtävien lisäksi viikoittain julkaistaan opetusvideoita sekä tilastotieteen käsitteistöstä että R:n käytöstä.
- Tehtävien ratkaisuun on aikaa yksi viikko. Kurssi alkaa 14.1.2019, mutta ensimmäiset tehtävät on jo julkaistu 2.1.2019, joten niiden ratkaisuun on aikaa kolme viikkoa. Tämä ylimääräinen aika on tarkoitettu harkinta-ajaksi erityisesti ilman HY:n opinto-oikeutta osallistuville, jotka harkitsevat kurssin suorittamista ja joutuvat maksamaan osallistumisestaan.
- Tehtävien ratkaisun tukena on opetusvideoiden lisäksi kirjallista materiaalia sekä digiohjausta MOOC-Moodlen kautta.
- Viikoittaisten tehtävien palautusajan umpeuduttua julkaistaan tilastotieteen tehtävien malliratkaisut / ratkaisuehdotukset.
- Jokainen kurssilainen tekee itsearvion omille tehtävilleen sekä vertaisarvion kahdelle anonyymille opiskelijalle. Itse- ja vertaisarviointi tehdään neljän päivän kuluessa, jonka jälkeen kurssin ohjaajat tarkastavat tilanteet ja tekevät tarvittavat korjaukset.
- Viikoittaiset R-tehtävät suoritetaan RTMC-järjestelmässä. TMC = TestMyCode.
- Kuuden tehtäväviikon jälkeen avataan digitaalinen kurssikoe, jonka pistetys vastaa painoarvoltaan yhden viikon tehtävistä kertyviä pisteitä.
- Hyväksytty suoritus (arvosana 1) on puolet maksimipistemäärästä ja arvosana 5 on 5/6 maksimipistemäärästä. Digitaalisesta kurssikokeesta on hyväksyttyyn suoritukseen saatava puolet kokeen maksimipisteistä.

Kurssiympäristö on avattu ja MOOC-alueelta löytyvät oleelliset tiedot sekä ilmoittautumislinkki. Klikkaa Moodle:

Ilmoittautuminen ja opintomaksu

Jos haluat että kurssisuorituksesi rekisteröidään on opintomaksu avoimen yliopiston opiskelijoille 75 euroa. Lisätietoja

Kurssille ilmoittaudutaan Tilastotiede ja R ohjelmisto tutuksi I -kurssialueella MOOC-ympäristössä. Löydät kurssialueelta Avoimen yliopiston ilmoittautumislinkin. Tästä linkistä ilmoittautuvat sekä perustutkinto-opiskelijat että Avoimen yliopiston opiskelijat. HUOM sinun täytyy ilmoittautua Avoimeen yliopistoon vain jos haluat kurssista suorituksen ja opintopisteet opintorekisteriin. Jos haluat vain opiskella kurssin sisällön, ei sinun tarvitse ilmoittautua Avoimeen yliopistoon.

Kurssi on maksuton Helsingin yliopiston perustutkinto-opiskelijalle.

Käytännön ohjeita opiskeluun

Varaamme oikeuden muutoksiin opinto-ohjelmassa.

Kuvaus

Hallita tilastotieteen ja R-ohjelmiston käytön alkeet.

Varianssi, keskihajonta, korrelaatio, ehdollinen todennäköisyys, Bayesin kaava, diskreetit ja normaalijakautuneet satunnaismuuttujat, standardinormaalijakaumam kertymäfunktio, keskeinen raja-arvolause, populaatiokeskiarvon, keskihajonnan ja osuuksien estimointi otosten avulla sekä estimaattien luottamusvälien muodostaminen. Tilastollinen hypoteesin testaus, nollahypoteesi, merkitsevyystaso, P-arvon käsite, t-testi.

R-ohjelmiston käytön alkeet: skalaarimuuttujien, vektoreiden ja matriisien laskuoperaatiot, R:n tietotyypit, tilastolliset funktiot, simulointi ja jakaumafunktiot, ristiintaulukointi, aineiton lataaminen tiedostosta, jakaumafunktiot, omien funktioiden luominen, nimetyt argumentit ja oletusarvot argumenteille, koodin osien toistaminen, for-silmukka, sapply(), apply(), aineiston luokittelu ja luottamusvälit, listat ja tilastollinen testaaminen.

Kurssille osallistutaan rekisteröitymällä ja kirjautumalla mooc-ympäristöön osoitteessa https://mooc.helsinki.fi/. Löydät kurssin MOOC-ympäristöstä esimerkiksi hakutoiminnon avulla.

Kurssille voi osallistua haluamallaan tavalla: vierailijana tai rekisteröityneenä osallistujana, jolloin saa suoritusmerkinnän Helsingin yliopiston opintosuoritusrekisteriin. Jos kurssista ei halua opintopisteitä opintorekisteriin, on kurssille osallistuminen maksutonta. Opintopisteiden rekisteröiminen edellyttää puolestaan kurssimaksun maksamista (75 euroa) ja Avoimeen yliopistoon ilmoittautumista. HUOM maksu ei koske tutkinto-opiskelijoita! Kurssi on tutkinto-opiskelijoille ilmainen. Vain täyden 5 opintopisteen suoritukset rekisteröidään. Löydät linkin Avoimeen yliopistoon ilmoittautumisesta MOOC-ympäristöstä.

Kurssi toteutetaan kokonaan verkkomuotoisesti MOOC-ympäristösssä.

Kurssi suoritetaan viikoittaisista harjoitustehtävistä kertyvillä pisteillä ja kurssikokeesta.

Viikoittain julkaistaan tehtävät, joista osa on R-ohjelmointitehtäviä. Tehtävien lisäksi viikoittain julkaistaan opetusvideoita sekä tilastotieteen käsitteistöstä että R:n käytöstä.

Tehtävien ratkaisuun on aikaa yksi viikko. Kurssi alkaa 14.1.2019, mutta ensimmäiset tehtävät on jo julkaistu 2.1.2019, joten niiden ratkaisuun on aikaa kolme viikkoa.

Tehtävien ratkaisun tukena on opetusvideoiden lisäksi kirjallista materiaalia sekä digiohjausta MOOC-Moodlen kautta.

Viikoittaisten tehtävien palautusajan umpeuduttua julkaistaan tilastotieteen tehtävien malliratkaisut / ratkaisuehdotukset.

Jokainen kurssilainen tekee itsearvion omille tehtävilleen sekä vertaisarvion kahdelle anonyymille opiskelijalle. Itse- ja vertaisarviointi tehdään neljän päivän kuluessa, jonka jälkeen kurssin ohjaajat tarkastavat tilanteet ja tekevät tarvittavat korjaukset.

Viikoittaiset R-tehtävät suoritetaan RTMC-järjestelmässä. TMC = TestMyCode.

Kuuden tehtäväviikon jälkeen avataan digitaalinen kurssikoe, jonka pistetys vastaa painoarvoltaan yhden viikon tehtävistä kertyviä pisteitä.
Hyväksytty suoritus (arvosana 1) on puolet maksimipistemäärästä ja arvosana 5 on 5/6 maksimipistemäärästä. Digitaalisesta kurssikokeesta on hyväksyttyyn suoritukseen saatava puolet kokeen maksimipisteistä.