| Onderwijstaal : Nederlands |
|
Volgtijdelijkheid
|
| |
|
Adviserende volgtijdelijkheid op niveau van de opleidingsonderdelen
|
| |
| |
| |
Volgende opleidingsonderdelen worden geadviseerd ook opgenomen te zijn in uw studieprogramma tot op heden.
|
| |
|
Inleiding tot kanstheorie en statistiek (3319)
|
4.0 stptn |
| |
|
Programmeren en algoritmiek 1 (4550)
|
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 | P1 SBU | P1 SP | 2de Examenkans1 | Tolerantie2 | Eindcijfer3 | |
 | bachelor in de wiskunde jaar 2 - pakket toegepaste wiskunde | Keuze | 135 | 5,0 | 135 | 5,0 | Ja | Ja | Numeriek |  |
|
| | | Eindcompetenties |
- EC
| EC 1: De bachelor Wiskunde bezit een grondige basiskennis en heeft inzicht in verschillende domeinen van de wiskunde waaronder algebra, meetkunde, analyse, numerieke wiskunde, kanstheorie, statistiek, aspecten van discrete wiskunde en logica. | - EC
| EC 3: De bachelor Wiskunde beheerst de formele wiskundige taal en werkwijze. Hij/zij kan met abstracte redeneringen werken. | - EC
| EC 5: De bachelor Wiskunde kan de theorieën en methoden toepassen op relatief eenvoudige wiskundige problemen (zowel theoretische als rekentechnische). Hij/zij kan zelf wiskundige redeneringen
maken en opschrijven | - EC
|
EC 10: De bachelor Wiskunde heeft kennis van een aantal toepassingen van wiskunde.
| - EC
| EC 12: De bachelor Wiskunde heeft een basiskennis van programmeren en kan courante wiskundige software gebruiken (bv. Maple, Matlab). | - EC
| EC 14: De bachelor Wiskunde heeft een kritische ingesteldheid en een onderzoekshouding.
| - EC
| EC 16: De bachelor Wiskunde is in staat te plannen, hij/zij heeft inzicht in zijn leerproces en kan dit evalueren en bijsturen. | - EC
| EC 18: De bachelor Wiskunde kan de maatschappelijke relevantie en de cultuurhistorische waarde van wiskunde inzien. |
|
| | EC = eindcompetenties DC = deelcompetenties BC = beoordelingscriteria |
|
|
De student heeft een basiskennis van kansrekenen, rijen, reeksen, verzamelingen en functies in een of meerdere veranderlijken, vectoren en matrices.
De student beheerst basiskennis van het softwarepakket R en inhoud/leerdoelen uit volgende opleidingsonderdelen:
Inleiding tot kanstheorie en statistiek:
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) 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) 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) is vertrouwd met de basisbegrippen van lineaire regressie.
De student(e) kan alle hierboven beschreven statistische analyses uitvoeren met het statistisch computerpakket R.
Computerpractica voor wiskunde:
De student kan vlot werken met de computerpakketten Matlab®, Latex en R, en heeft inzicht in de manier waarop met zulk pakketten moet worden omgegaan, teneinde een elementaire numerieke en/of statistische data analyse uit te voeren en de resultaten ervan toonbaar te maken in een verslag of presentatie. Dit houdt ook de vaardigheid in om complexere (wiskundige) programma's te schrijven, met recursieve programma's en structuren te werken en om te gaan met symbolische berekeningen (Matlab als computer algebra systeem)
Mathematics everywhere:
De student heeft kennis van en ervaring met wiskundig modelleren op een elementair niveau.
|
|
|
|
Tijdens deze cursus bespreken we de volgende topics:
- discrete markov ketens
- Poisson proces
- Geboorte en Sterfte processen
- continue markov ketens
- wachtrijen
- reliability
- Renewal processen
De student krijgt kennis van en inzichten in verschillende typen van stochastische processen en hun eigenschappen. De student kan deze eigenschappen zelfstandig bewijzen. De student is in staat om deze processen te simuleren aan de hand van het softwarepakket R en is hierdoor in staat om deze processen te begrijpen en toe te passen in real life situaties.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Hoorcollege ✔
|
|
|
|
Responsiecollege ✔
|
|
|
|
Vragensessie ✔
|
|
|
|
Periode 1 Studiepunten 5,00
| Evaluatievorm | |
|
| Schriftelijke evaluatie tijdens onderwijsperiode | 15 % |
|
|
|
|
|
Tweede examenkans
| Evaluatievorm tweede examenkans verschillend van eerste examenkans | |
|
| Toelichting evaluatievorm | De punten van het project worden behouden bij de 2de examenkans |
|
|
|
|
|
| Verplichte handboeken (boekhandel) |
| |
[Stochastic Processes, an introduction],[Peter W. Jones and Peter Smith],[Third edition (2017)],[Chapman & Hall/CRC],[],[] |
|
|
| Verplicht studiemateriaal |
|
|
|
|
|
1 Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 12.2, lid 2. |
| 2 Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 16.9, lid 2. |
3 Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 15.1, lid 3.
|
| Legende |
| SBU : studiebelastingsuren | SP : studiepunten | N : Nederlands | E : Engels |
|