Informatie opleidingsonderdeel

Data-analyse en statistische modellen 1 (4121)
Contactpersoon :	Prof. dr. Lisa HERMANS


Coördinerend verantwoordelijke :	Prof. dr. Lisa HERMANS

Lid van het onderwijsteam :	Mevrouw Inez DE BATSELIER
	Mevrouw Yessika NATALIA

Onderwijstaal : Nederlands

Volgtijdelijkheid

Adviserende volgtijdelijkheid op niveau van de opleidingsonderdelen


Volgende opleidingsonderdelen worden geadviseerd ook opgenomen te zijn in uw studieprogramma tot op heden.
	Toegepaste wiskunde in de chemie 1 (3307)	5.0 stptn
	Toegepaste wiskunde in de chemie 2 (3989)	5.0 stptn

There is no data for this choice.
Change the language, year or choose another item in the dropdown list if it is available.

Studierichting

Studiebelastingsuren

Studiepunten

P2 SBU

P2 SP

2^de Examenkans¹

Tolerantie²

Eindcijfer³

2de bachelorjaar in de chemie

Verplicht

108

4,0

108

4,0

Numeriek

Eindcompetenties

EC 4: De bachelor in de chemie heeft kennis van en inzicht in wiskunde, hij of zij kan mathematische en statistische concepten en methoden correct inzetten voor het benaderen, oplossen en analyseren van chemische problemen en kan op basis hiervan een gefundeerde conclusie formuleren.

EC = eindcompetenties DC = deelcompetenties BC = beoordelingscriteria

Begincompetenties

De student heeft een basiskennis wiskunde.

Inhoud

De student(e) beheerst technieken van exploratieve data analyse voor univariate en bivariate gegevens.
De student(e) kan methoden van dataverwerving en proefopzet beschrijven.
De student(e) kent basisconcepten betreffende onzekerheid.
De student(e) kan de elementaire rekenregels voor kansen en voorwaardelijke kansen hanteren.
De student(e) kan werken met verdelingen en dichtheden van stochastische veranderlijken.
De student(e) kent de klassieke voorbeelden van discrete en continue kansmodellen.
De student(e) kan voor gemiddelden, proporties en varianties betrouwbaarheidsintervallen opstellen en interpreteren.
De student(e) kan hypothesen toetsen over één of meerdere gemiddelden, proporties of varianties, en hiervoor een p-waarde berekenen en interpreteren (statistische significantie).
De student(e) kent de basisprincipes van niet-parametrische concepten en methodes.
De student(e) kan onafhankelijkheid toetsen met behulp van data in een kruistabel.
De student(e) kan nagaan of een steekproef uit een bepaalde verdeling komt.
De student(e) kent de basisstructuur van een linear regressiemodel, variantieanalyse en een lineair model voor gecorreleerde gegevens en kan deze methodes toepassen in eenvoudige scenario's.
De student(e) kan alle hierboven beschreven statistische analyses uitvoeren met een statistisch computerpakket en de resultaten op een correcte manier presenteren.

Organisatie- / Werkvormen

Organisatievormen
	Collectief feedback moment ✔
	Hoorcollege ✔
	Werkzittingen ✔
	Zelfstudieopdracht (ZSO) ✔

Evaluatie

Periode 2 Studiepunten 4,00

Evaluatievorm

Andere evaluatievorm tijdens onderwijsperiode

10 %

Schriftelijk examen

90 %

Open-boek

✔

Casus

✔

Tweede examenkans

Evaluatievorm tweede examenkans verschillend van eerste examenkans

Neen

Verplichte cursussen (gedrukt door boekhandel)

[Cursus],[]

Verplicht studiemateriaal

R open source software (meest recente versie)

Opmerkingen

Voor de studenten uit de educatieve master in de wetenschappen en technologie (keuzevak voor vakdidactiek wiskunde) behoort de les over lineaire regressie, ANOVA en herhaalde metingen niet tot de te kennen leerstof.