Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S3)

Sylabus przedmiotu Metody matematyczne II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Metody matematyczne II
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Jan Purczyński <Jan.Purczynski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 1,0 ECTS (formy) 1,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 12 1,01,00egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1zaliczony przedmiot "Zaawansowane metody matematyczne I"

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1zapoznanie doktoranta ze specjalistycznymi narzędziami służącymi do opisu właściwości probabilistycznych wybranych zagadnień inżynierskich

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Estymacja parametrów rozkładów: normalnego, uogólnionego rozkładu Gaussa, alfa-stabilnego, t-Studenta. Generatory liczb losowych o ww. rozkładach.2
T-W-2Praktyczne zastosowania ww. rozkładów: modelowanie rozkładu współczynników DCT obrazów, modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych, modelowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych1
T-W-3Wykorzystanie rozkładu Pareto do badania grubości ogonów rozkładów- komputerowa weryfikacja jakości estymatorów: Hilla, Dekersa-Einmahla-de Hanna, Picandsa, MNK.2
T-W-4Klasyczne modele teorii masowej obsługi: strumień Poissona, model Erlanga, model Engseta.1
T-W-5Modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych (estymacja parametrów rozkładu i generatory). Samopodobne strumienie zdarzeń: samopodobieństwo, wykładnik Hursta i metody jego estymacji.2
T-W-6Funkcja korelacyjna i gęstość widmowa wybranych procesów stochastycznych. Aproksymacja procesów stochastycznych.2
T-W-7Planowanie eksperymentu (plan ortogonalny, plan o symetrii obrotowej). Metody statystyczne opracowania wyników.2
12

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach12
A-W-2praca własna - studiowanie literatury18
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2z użyciem komputera
M-3pokaz

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: ocena rozwiązania indywidualnego problemu z wykorzystaniem implemetacji komputerowej zaawansowanych metod matematycznych

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_3A_O4_W01
doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
AR_3A_W01C-1T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-2M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_3A_O4_U05
doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
AR_3A_U05, AR_3A_U06C-1T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-2M-1, M-2, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_3A_O4_W01
doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
2,0
3,0doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_3A_O4_U05
doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
2,0
3,0doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Gajek L., Kałuszka M., Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody., WNT, Warszawa, 2000
  2. Wieczorkowski R. Zieliński R., Komputerowe generatory liczb losowych., WNT, Warszawa, 1997
  3. Wojnar A., Teoria sygnałów, WNT, Warszawa, 1980

Literatura dodatkowa

  1. Fisz M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna., PWN, Warszawa, 1958
  2. Papir Z., Ruch telekomunikacyjny i przeciążenia sieci pakietowych., WKiŁ, Warszawa, 2001
  3. Sobczyk K., Stochastyczne równania różniczkowe., WNT, Warszawa, 1996

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Estymacja parametrów rozkładów: normalnego, uogólnionego rozkładu Gaussa, alfa-stabilnego, t-Studenta. Generatory liczb losowych o ww. rozkładach.2
T-W-2Praktyczne zastosowania ww. rozkładów: modelowanie rozkładu współczynników DCT obrazów, modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych, modelowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych1
T-W-3Wykorzystanie rozkładu Pareto do badania grubości ogonów rozkładów- komputerowa weryfikacja jakości estymatorów: Hilla, Dekersa-Einmahla-de Hanna, Picandsa, MNK.2
T-W-4Klasyczne modele teorii masowej obsługi: strumień Poissona, model Erlanga, model Engseta.1
T-W-5Modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych (estymacja parametrów rozkładu i generatory). Samopodobne strumienie zdarzeń: samopodobieństwo, wykładnik Hursta i metody jego estymacji.2
T-W-6Funkcja korelacyjna i gęstość widmowa wybranych procesów stochastycznych. Aproksymacja procesów stochastycznych.2
T-W-7Planowanie eksperymentu (plan ortogonalny, plan o symetrii obrotowej). Metody statystyczne opracowania wyników.2
12

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach12
A-W-2praca własna - studiowanie literatury18
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_3A_O4_W01doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyAR_3A_W01Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze ogólnym dla dyscypliny naukowej Automatyka i robotyka.
Cel przedmiotuC-1zapoznanie doktoranta ze specjalistycznymi narzędziami służącymi do opisu właściwości probabilistycznych wybranych zagadnień inżynierskich
Treści programoweT-W-3Wykorzystanie rozkładu Pareto do badania grubości ogonów rozkładów- komputerowa weryfikacja jakości estymatorów: Hilla, Dekersa-Einmahla-de Hanna, Picandsa, MNK.
T-W-4Klasyczne modele teorii masowej obsługi: strumień Poissona, model Erlanga, model Engseta.
T-W-5Modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych (estymacja parametrów rozkładu i generatory). Samopodobne strumienie zdarzeń: samopodobieństwo, wykładnik Hursta i metody jego estymacji.
T-W-6Funkcja korelacyjna i gęstość widmowa wybranych procesów stochastycznych. Aproksymacja procesów stochastycznych.
T-W-7Planowanie eksperymentu (plan ortogonalny, plan o symetrii obrotowej). Metody statystyczne opracowania wyników.
T-W-1Estymacja parametrów rozkładów: normalnego, uogólnionego rozkładu Gaussa, alfa-stabilnego, t-Studenta. Generatory liczb losowych o ww. rozkładach.
T-W-2Praktyczne zastosowania ww. rozkładów: modelowanie rozkładu współczynników DCT obrazów, modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych, modelowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2z użyciem komputera
M-3pokaz
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: ocena rozwiązania indywidualnego problemu z wykorzystaniem implemetacji komputerowej zaawansowanych metod matematycznych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_3A_O4_U05doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyAR_3A_U05Potrafi formułować złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka, w tym zadania wcześniej nieznane, prowadzące do innowacyjnych rozwiązań technicznych.
AR_3A_U06Potrafi rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka, w tym zadania i problemy nietypowe, wykorzystując oryginalne metody, wnoszące wkład w rozwój danej dyscypliny naukowej.
Cel przedmiotuC-1zapoznanie doktoranta ze specjalistycznymi narzędziami służącymi do opisu właściwości probabilistycznych wybranych zagadnień inżynierskich
Treści programoweT-W-3Wykorzystanie rozkładu Pareto do badania grubości ogonów rozkładów- komputerowa weryfikacja jakości estymatorów: Hilla, Dekersa-Einmahla-de Hanna, Picandsa, MNK.
T-W-4Klasyczne modele teorii masowej obsługi: strumień Poissona, model Erlanga, model Engseta.
T-W-5Modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych (estymacja parametrów rozkładu i generatory). Samopodobne strumienie zdarzeń: samopodobieństwo, wykładnik Hursta i metody jego estymacji.
T-W-6Funkcja korelacyjna i gęstość widmowa wybranych procesów stochastycznych. Aproksymacja procesów stochastycznych.
T-W-7Planowanie eksperymentu (plan ortogonalny, plan o symetrii obrotowej). Metody statystyczne opracowania wyników.
T-W-1Estymacja parametrów rozkładów: normalnego, uogólnionego rozkładu Gaussa, alfa-stabilnego, t-Studenta. Generatory liczb losowych o ww. rozkładach.
T-W-2Praktyczne zastosowania ww. rozkładów: modelowanie rozkładu współczynników DCT obrazów, modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych, modelowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2z użyciem komputera
M-3pokaz
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: ocena rozwiązania indywidualnego problemu z wykorzystaniem implemetacji komputerowej zaawansowanych metod matematycznych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
3,5
4,0
4,5
5,0