høst 2019

IGR1602 Beregningsorientert programmering og statistikk - 10 stp

Sist endret: 13.06.2019

Ansvarlig fakultet

Fakultet for ingeniørvitenskap og teknologi

Studiested

Narvik | Bodø | Annet | Alta | Mo i Rana | Nettbasert |

Søknadsfrist

1. juni

Emnetype

Emnet kan tas av enkeltemne.

Opptakskrav

Generell studiekompetanse eller realkompetanse + Matematikk R1+R2 og Fysikk 1.

Søknadskode: 9391 for enkeltemner i ingeniørfag; 5198 for enkeltemner i ingeniør, nettbasert

Innhold

Beregningsorienter programmering

Det er to moduler. Modul 1 utgjør 3 studiepoeng og Modul 2 utgjør 2 studiepoeng.

  • Modul 1: Programmering i MATLAB
    • Grunnleggende innføring i MATLAB
    • Hva er programmering, utvikling av programvare
    • Script og funksjoner
    • Valg og løkker
    • IKT og sikkerhet
  • Modul 2: Microsoft Excel
    • Funksjoner og formler
    • Data, tabeller og grafer
    • Beregninger

Statistikk

Sannsynlighetsbegrepet

  • Kombinatorikk
  • Mengdelære
  • Stokastiske variable

Deskriptiv Statistikk

  • Sentralmål (gjennomsnitt, median, typetall etc.)
  • Visuell fremstilling med histogram
  • Stokastiske modeller og fordelinger
  • Kontinuerlige fordelinger: Normal, Eksponential, kji-kvadrat og Student-t
  • Diskrete fordelinger: Binomisk, Hypergeometrisk, Poisson

Statistisk analyse

  • Estimatorer og Konfidensintervall
  • Hypotesetesting
  • Korrelasjon og lineær regresjonsanalyse
  • Kji-kvadrat test

Hva lærer du

Emnet har to deler, "Beregningsorientert programmering" og "Statistikk".

Etter bestått emne skal studentene ha følgende læringsresultat:

Beregningsorientert programmering 

Denne del skal gi forståelse for grunnleggende programmering og verktøy til analyse. 

Kunnskap 

Kandidaten kan

  • Gjenkjenne og gjøre rede for grunnleggende programmeringstekniske utfordringer som kan løses med programmering og datastrukturer.
  • gjenkjenne og forklare bruken av variabler, operasjoner og funksjoner 
  • anvende verktøy som regneark og simuleringer til å løse beregningsorienterte utfordringer
  • Demonstrere dette gjennom praktisk anvendelse på utfordringer i obligatoriske arbeider og utfordringer.
  • Identifisere generelle sikkerhets-, sårbarhets-, personverns- og datasikkerhetsaspekter i systemer som anvendes til beregningsorienterte formål
  • Gjøre rede for grunnleggende sikkerhetsmekanismer i aktuelle IKT-løsninger
  • Finne frem til gjeldende lover og regelverk for lagring og behandling av personopplysninger
  • Avdekke typiske sårbarheter i IKT-løsninger og har kunnskap om slike sårbarheter

Ferdigheter 

Kandidaten kan 

  • anvende grunnleggende teknikker innen praktisk programmering 
  • anvende regneark til statistiske og andre ingeniørmessige utfordringer 
  • beskrive et matematisk problem i et programmeringsspråk 
  • bruke programmeringsspråk for å lage program til matematiske og tekniske anvendelser 

Generell kompetanse 

Kandidaten

  • har innsikt i grunnleggende programvareutvikling for å anvende dette til å løse enkle ingeniørmessige problemer 
  • kan relatere programmeringskunnskap til problemløsing og begrunne hvorfor det er et viktig redskap for teknisk ingeniørarbeid og vitenskap 
  • har oversikt over lover og regler som berører aktuelle IKT systemer

Statistikk 

Denne delen skal bidra til å utvikle forståelse for hvordan data kan samles inn, bearbeides, tolkes, analyseres for å gi bedre grunnlag for beslutninger der usikkerhet er en sentral faktor. 

Kunnskap 

Kandidaten har  

  • Kunnskap til å redegjøre for begrepet sannsynlighet og teknikker knyttet til beregning av sannsynlighet (mengdelære, kombinatorikk). 
  • Grunnleggende kunnskap om deskriptive metoder og fordelinger (sentrale fordelinger, sentralmål, forventning og varians). 
  • Grunnleggende forståelse av hvordan sannsynlighetsbegrepet og deskriptive metoder kan kombineres til statistisk analyse (estimering, hypotesetester og regresjon). 

Ferdigheter 

Etter å ha fullført statistikkdelen av kurset kan kandidaten: 

  • Anvende grunnleggende teknikker for sannsynlighetsberegning. 
  • Fremstille data visuelt slik at relevant informasjon kommer fram. 
  • Kombinere kunnskap om sannsynlighet og modeller til å utvikle beslutningsgrunnlag i situasjoner med usikkerhet. 
  • Benytte bergeningstekniske metoder i forbindelse med statistiske metoder under dataanalyse. 

Generell kompetanse  

Etter å ha fullført statistikkdelen av kurset kan kandidaten: 

  • Forstå hvordan teoretiske matematiske modeller anvendes i praksis. 
  • Være bevisst hvilke begrensinger og muligheter som ligger i teknisk statistisk databehandling. 
  • Relatere statistikk og statistisk modellering til ingeniørfaglig problemløsing og bevisste etiske beslutninger

Undervisnings- og eksamensspråk

Norsk

Undervisning

Beregningsorientert programmering

Forelesninger og instruksjoner foreligger som opptak og forventes brukt av studentene. Det vil være kollektiv gjennomgang av eksempler og kollektivt styrte øvinger i starten. Gjennomføring av øving hvor veileder/assistent er tilgjengelig.

Statistikk

Forelesninger, oppgaveløsning og nettbasert multimedia innhold (E-læring)

Eksamen

Arbeidskrav

Beregningsorientert programmering 

2 obligatoriske øvinger. Begge må være godkjent. 

Statistikk 

To av tre innleveringer må være godkjent.

Eksamen og vurdering

Beregningsorientert programmering (50%)  

Digital eksamen (eTest) under tilsyn.

Godkjente hjelpemidler opplyses ved semesterstart.

Det gis bokstavkarakterer fra A-F, der F er ikke-bestått.

Statistikk (50%) 

3 timers skriftlig eksamen 

Godkjente hjelpemidler:  

  • Godkjent kalkulator som ikke kommuniserer med andre 

Det gis bokstavkarakterer fra A-F, der F er ikke-bestått.

Både vurdering fra Beregningsorientert programmering og Statistikk må ha ståkarakter for å få karakter i emnet.

Kontinuasjonseksamen:

Det gis kontinuasjonsadgang for studenter som ikke har bestått siste ordinære arrangerte eksamen i dette emnet. Ved manglende vurdering i en av delene er det tilstrekkelig med kontinuasjon i den av delene som mangler. Tidspunkt for kontinuasjon følger eksamensforskriftene og publiseres særskilt.

Eksamensdato

Skriftlig eksamen Statistikk 25.11.2019
ETEST - BOP 26.11.2019

Eksamensdato er foreløpig og vil kunne bli endret. Endelig eksamensdato kunngjøres på uit.no/eksamen og i studentweb primo mai for vårsemesteret og primo november for høstsemesteret

Timeplan

Studiepoengreduksjon

IGR1516 Statistikk 5 stp
ØAD1009-001 Grunnleggende statistikk og samfunnsvitenskapelig metode - del 1 5 stp
TEK-1112 Programmering med ingeniørfaglig anvendelse og statistikk 10 stp
ITE1842 Kjemi for prosess og statistikk 5 stp
IGR1514 Grunnleggende data 5 stp