נקודות זכות באוניברסיטה העברית: 4

תואר: בוגר

היחידה האקדמית שאחראית על הקורס: סטטיסטיקה

סמסטר: סמסטר א'

שפת ההוראה: עברית

קמפוס: קרית א"י ספרא

מורה אחראי על הקורס (רכז): יובל בנימיני

דוא"ל של המורה האחראי על הקורס: yuval.benjamini@mail.huji.ac.il

שעות קבלה של רכז הקורס: בתיאום מראש

מורי הקורס:
ד"ר יובל בנימיני,
מר דן דרזנה

תאור כללי של הקורס:
איך יודעים אם מספר חולי הקורונה בישראל נמצא בעליה או בירידה? איך מחליטים האם חיסון חדש יעיל ? איך מחליטים האם התוכנה החדשה רצה מהר יותר מהתוכנה הקיימת? בכל השאלות הללו צריך להסתמך על נתונים חלקיים ולקבל החלטות בתנאים של אי וודאות.

הסטטיסטיקה עוסקת בשיטות להסיק מסקנות מנתונים, וכן בניתוח מתמטי של שיטות כאלו. בקורס מבוא זה נכיר שיטות לאיסוף, סיכום, הצגה והסקת מסקנות מנתונים, ונלמד לנתח שיטות אלו בכלים מתמטיים וחישוביים.

מטלות: תרגילים שבועיים: תרגילים שבועיים הכוללים פתרונות יינתנו באתר הקורס ויש לעשותם לבד או בקבוצה על מנת לתרגל את החומר הנלמד. התרגילים יכללו תיאוריה, חישובים, ושאלות מעשיות במחשב. חלה חובת הגשה של 9 תרגילים כדי לגשת למבחן, יבדקו במתכונת של עובר / לא עובר.
בחנים ממוחשבים: בחנים המבוססים על החומר הנלמד בכיתה ועל התרגילים והפתרונות השבועיים יינתנו אחת לשבוע. משקל התרגילים הממוחשבים בציון הכללי הוא 10%. לשם מתן הציון יבחרו תשעת התרגילים הטובים ביותר.
פרויקט באיסוף וניתוח נתונים: פרויקט באיסוף וניתוח נתונים יינתן במהלך השליש הראשון של הקורס. הפרויקט יכלול ניסוח שאלת מחקר, איסוף נתונים, וניתוח שלהם (בתוכנה R או אחרות). נושא הפרויקט צריך להיות מאושר עד ה7 לדצמבר. הפרויקט יעשה בזוגות. את העבודות הסופיות יש להגיש עד 20 בינואר. הפרויקט יהווה 20% מהציון הסופי.
מפגשי משוב: במרבית השבועות יתקיימו מפגשי משוב בהשתתפות 3 סטודנטים. כל סטודנט ידרש להשתתף במפגש משוב כדי לקבל ציון.
מבחן מסכם: מהווה 70% מציון הקורס הסופי.

מטרות הקורס:
מטרת הקורס היא היכרות בסיסית עם אספקטים השונים של סטטיסטיקה ומושגי יסוד, 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.
הפעלה של 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 הרצאות, תרגול, מטלות, בוחן שבועי קצר במודל, והגשת עבודת סיכום.

המטלה השבועית ללא ציון. יהיה בוחן שבועי קצר במודל שמבוסס על המטלה.

כל זוג סטודנטים יתבקש להגיש עבודה מעשית ובה איסוף וניתוח של נתונים. הפרויקטים להגשה ל20 בינואר.

רשימת נושאים / תכנית הלימודים בקורס:
א. עקרונות באיסוף נתונים.
סוגי נתונים: סקרים (אוכלוסיה ומדגם), ניסוי, בקרה ורנדומיזציה. נתוני תצפית ובעיותיהם. ההתפלגות האמפירית.

ב. סטטיסטיקה תיאורית.
סיכום ותיאור גרפי של משתנה וזוג משתנים: מדדי מיקום ופיזור, סטטיסטים של סדר, היסטוגרמה, גרף פיזור, תרשימי אחוזונים. שיטות לבחירת קוי מגמה (רגרסיה לינארית פשוטה, וקווי מגמה חלקים).

ג. אמידה ורווחי סמך.
אמידה נקודתית: הטיה, טעות ריבועית ממוצעת, שיטות אמידה: שיטת המומנטים, נראות מרבית, שיטות מבוססות סימולציה. רווח סמך – מושגים ועקרונות. דוגמאות: תוחלת, הפרש תוחלות, הסתברות להצלחה, הפרש הסתברויות, שונות.
ד. בדיקת השערות.
מושגים ועקרונות. דוגמאות. מבחן טיב התאמה ומבחנים א-פרמטריים.
ה. נושאים נוספים:
הסקה על קשר בין משתנים, השוואות מרובות.

חומר חובה לקריאה:
יתכן שיעלה לאתר המודל

חומר לקריאה נוספת:
1. אלונה רביב ותלמה לויתן, מבוא להסתברות וסטטיסטיקה : הסתברות, עמיחי.
2. אלונה רביב ותלמה לויתן, מבוא להסתברות וסטטיסטיקה : הסקה סטטיסטית, עמיחי.
3. Mathematical Statistics and Data Analysis מאת John A Rice.

4. Statistics של Freedman Pisani and Purves

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 20 %
בחנים 10 %
אחר 0 %

מידע נוסף / הערות:
יש צורך להכיר מושגים בסיסיים בהסתברות. יערך בוחן בשבוע השני שצריך לעבור כדי לגשת למבחן.
החומרים הדרושים נמצאים בmoodle