Vastuu kurssista: Sirkka-Liisa Varvio

Ohjaajat: Ville Hyvönen, Toni Lehtonen, Aku Leivonen

Laajuus: 5 op

Tyyppi ja kohderyhmät:

• Pakollinen perusopintojakso Matemaattis-luonnontieteellisen tiedekunnan tilastotieteen pääaineopiskelijoille, pakollinen aineopintojakso Valtiotieteellisen tiedekunnan tilastotieteen pääaineopiskelijoille
• Suositeltava opintojakso kaikille niille sivuaineopiskelijoille, jotka suorittavat tilastotieteestä myös aineopintotason kursseja, koska R:n perusosaaminen on tarpeellinen valmius useilla kursseilla.
• Kurssi on osa tilastotieteen 25 op perusopintokokonaisuutta, jonka opetus on tarjolla myös Avoimen yliopiston kautta.

Esitietovaatimukset:

•  Kurssi on tarkoitettu suoritettavaksi samanaikaisesti kurssin 57046 Tilastollinen päättely I kanssa, jonka sisältö (katso täältä: Oppimistavoitematriisi) muodostaa kurssin tilastotieteellisen käsitteistön esitietovaatimukset.
• Kurssia ei ole tarkoitettu yleiseksi R-kurssiksi. Netistä löytyy lukuisia R:n itseopiskelumateriaaleja, verkkokursseja, oppaita ja mikäli haluat yleisesti oppia R:n käyttöä, googlaamalla löytyy apua. Kurssi 57703 Tilastollinen päättely R-ohjelmistolla on asemoitu kurssin 57046 Tilastollinen päättely I ohjelman rinnakkaiskurssiksi.

Opetus ja suoritustapa: 

• IV opetusperiodi
• Kurssilla annetaan viikottain tehtäviä, jotka palautetaan Moodle-oppimisympäristöön ja arvioidaan. Lopuksi tehdään kotitenttinä laajempi harjoitustyö.
• Kurssi on mahdollista suorittaa täysin digitaalisesti.
•  Kurssin arvosanasta 70 % muodostuu lopputyöstä ja 30 % viikoittaisista harjoitustehtävistä. Tehtävät annetaan viikon alussa (ensimmäiset tehtävät 14.3) ja palautetaan perjantaina Moodleen. Toisen viikon tehtävien palautukseen tulee pääsiäislomasta johtuen viikkoa pidempi palautusaika.

• Ohjausta annetaan digitaalisesti Moodlen kautta sekä vapaaehtoisissa ohjaustilanteissa tietokoneluokassa C128, Kumpulan kampus, Exactum rakennus, 1. kerros. Tärkeää on myös opiskelijoiden keskinäinen ohjaus sekä atk-luokassa että Moodle-keskusteluissa. Viikottaisia harjoitustöitä kannustetaan tekemään yhdessä. Lopputyötä ei saa tehdä yhdessä eikä siihen saa ohjausta. 
• R:ää voi käyttää joko suoraan konsolista tai jonkin graafisen käyttöliittymän kautta. R ja ohjelmointiympäristö R-studio löytyvät valmiiksi asennettuina Exactumin tietokoneluokissa.

• 
  
  • Omalle koneelle R:n voi ladata osoitteesta  http://www.r-project.org/. 
  • R-studio löytyy osoitteesta http://www.rstudio.com/
    
    
  • Matematiikan ja tilastotieteen laitoksen tietokoneluokka C128 on IV opetusperiodissa erittäin hyvin käytettävissä harjoitustehtävien tekemiseen. Muulle opetukselle varattuja aikoja ovat vain tiistait klo 14-16, joka toinen tiistai myös 10-12 ja keskiviikot 14-18.
  • Ohjaajien (Aku Leivonen, Toni. Lehtonen, Ville Hyvönen) antamaa ohjausta on seuraavina aikoina:
    • torstaisin klo 14-16 ja 16-18
    • perjantaisin klo 10-12
  • Ensimmäisen viikon ohjaukset (to 17.3 ja pe 18.3) on tarkoitettu opiskelijoille jotka tämän kurssin yhteydessä vasta tutustuvat R:n käyttöön. Suurin osa kurssin osallistujista on tutustunut R:ään esitietovaatimuksiin kuuluvalla Todennäköisyyslaskenta I -kurssilla 2016 (2015 ja 2014 todennäköisyyslaskennan kurssilla on käytetty Matlabia eikä R ole tullut tutuksi kuten 2016).
     

Sisältö:

Kurssi etenee rinnakkain kurssin 57046 Tilastollinen päättely I kanssa. Tavoitteena on antaa riittävät tiedot ryhtyä soveltamaan päättelyn teoriaa käytäntöön itsenäisesti. Kurssi aikana käydään läpi R-ohjelmiston avulla seuraavia aiheita:  R:n peruskäyttö ja funktiot, matriisit ja tietorankenteet, datan visuaalinen esittäminen, testaaminen ja luottamusvälit, lineaarinen regressio, (lisäpakettien asentaminen ja käyttö).

Moodle 

Suositeltavaa oheislukemistoa:

• • Peter Dalgaard: Introductory Statistics with R (Springer, 2002, e-kirja Yliopiston kirjastossa ja 2008, myös e-kirja mutta käytössä rajoitteita) 
  • Henri Karttunen ja Ville Hyvönen: Data_analyysi R_ohjelmistolla 2015_kurssin moniste  Tämä on vuoden takainen kurssimoniste. Uusi versio kevään 2016 kurssille päivittyy viikottain Moodle -alueella.