נקודות זכות באוניברסיטה העברית: 4

תואר: בוגר

היחידה האקדמית שאחראית על הקורס: סטטיסטיקה

סמסטר: סמסטר ב'

שפת ההוראה: עברית

קמפוס: קרית א"י ספרא

מורה אחראי על הקורס (רכז): בנימין יקיר

דוא"ל של המורה האחראי על הקורס: benjamin.yakir@mail.huji.ac.il

שעות קבלה של רכז הקורס: בתיאום מראש

מורי הקורס:
פרופ בנימין יקיר

תאור כללי של הקורס:
הקורס מחולק לשני חלקים. החלק הראשון כולל רענון הידע בהסתברות וקושר ידע זה לסטטיסטיקה. בחלק הראשון נציג את הסביבה החישובית של R וניעזר בה ללימוד סטטיסטיקה תיאורית וסימולציה. בחלק השני נעסוק בהסקה סטטיסטית.
נשתמש בספר "Introduction to Statistical Thinking" לקריאה בסיסית. הספר זמין ברשת בכתובת:
https://eleuven.github.io/statthink/
אתם נדרשים לקרוא את הפרקים הרלוונטיים לפני השיעור. הדיון בשיעור יניח הכרות עם תוכן הפרק ויעמיק בנושאים השונים מעבר למוצג בספר. בנוסף, ננצל את ההרצאות לפתרון בעיות הדומות לבעיות הצפויות בבחני הביניים ובמבחן הסופי.
ינתנו שני בחני ביניים במשך הקורס. בוחן הביניים הראשון יתקיים בתאריך 1/5/2019 בשעה 16:00 ויכלול את החומר של החלק הראשון. בוחן הביניים השני יתקיים בתאריך 22/6/2019 בשעה 18:00 ויכלול את החומר של החלק השני.

מטרות הקורס:
מטרת הקורס היא לספק בסיס באספקטים השונים של סטטיסטיקה ובפרט במודלים סטטיסטיים הרלוונטיים בהפעלה יישומית של סטטיסטיקה.

תוצרי למידה :
בסיומו של קורס זה, סטודנטים יהיו מסוגלים:
יכולת בסיסית לעבוד עם הסביבה הסטטיסטית של R: קלט ופלט, מניפולציה של נתונים, סימולציות בסיסיות, סטטיסטיקה תיאורית והסקה סטטיסטית.

הכרות עם היחסים בין הסתברות וסטטיסטיקה. התפקיד של מודלים הסתברותיים בסטטיסטיקה.

אמידה נקודתית, רווח סמך, מבחן סטטיסטי, קורלציה ורגרסיה. ידע כיצד ניתן לבחור מודל ולבצע הסקה סטטיסטית מנתונים.

להציע שיטת הסקה סטטיסטית בהנתן תיאור מילולי של בעיה ולבצע חישובים סטטיסטיים לפתרון הבעיה.

דרישות נוכחות (%):
אין

שיטת ההוראה בקורס: הקורס כולל לימוד עצמי, הרצאות, ותרגול. הספר והשאלונים הממוחשבים נועדו ללימוד עצמי. ההרצאות והתרגולים יאפשרו דיון בבעיות ובשאלות.

רשימת נושאים / תכנית הלימודים בקורס:
חלק 1: הסתברות וסטטסיטיקה

מבנה נתונים ודגימה
סטטיסטיקה תיאורית
הסתברות
משתנים מקריים
ההתפלגות הנורמלית
התפלגות הדגימה

חלק 2: הסקה סטטיסטית

אמידה נקודתית
רווח סמך
בדיקת השערות
השוה בין שני מדגמים
רגרסיה לינארית
רגרסיה לוגיסטית
דוגמאות למימוש

חומר חובה לקריאה:
Introduction to Statistical Thinking (https://eleuven.github.io/statthink/)

חומר לקריאה נוספת:
הרצאות מוקלטות

הערכת הקורס - הרכב הציון הסופי :
מבחן מסכם בכתב/בחינה בעל פה 70 %
הרצאה0 %
השתתפות 0 %
הגשת עבודה 0 %
הגשת תרגילים 0 %
הגשת דו"חות 0 %
פרויקט מחקר 0 %
בחנים 30 %
אחר 0 %

מידע נוסף / הערות:
כל אחד ממבחני הביניים יעניק 15% מהציון הסופי.