Wydział Informatyki - Analiza i Fuzja Danych Przestrzennych
Sylabus przedmiotu Wielowymiarowa analiza statystyczna:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Analiza i Fuzja Danych Przestrzennych | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | podyplomowe |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wielowymiarowa analiza statystyczna | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Małgorzata Machowska-Szewczyk <Malgorzata.Machowska.Szewczyk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Joanna Banaś <Joanna.Banas@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiadomości z zakresu statystyki opisowej i matematycznej, rachunku prawdopodobienstwa, matematyki na poziomie studiów inżynierskich |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Uzyskanie wiedzy z zakresu podstaw teoretycznych wybranych metod analizy wielowymiarowej |
| C-2 | Wykształcenie umiejętności zastosowania poznanych metod analizy wielowymiarowej w badaniach społeczno-gospodarczych, ekonomicznych, medycznych, informatycznych lub sondażowych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wykorzystanie programu Statistica do analizy statystycznej. Obliczanie parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego. Korelacja i autokorelacja przestrzenna. | 3 |
| T-L-2 | Prawo przenoszenia błędów. Aproksymacja powierzchni. Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów. | 3 |
| T-L-3 | Estymacja parametrów rozkładu z próby. Testowanie hipotez o zgodności średnich. Testowanie hipotez o normalności rozkładu. | 3 |
| 9 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wielowymiarowe zmienne losowe. Rozkłady wielowymiarowych zmiennych losowych i ich parametry. Dystrybuanta łączna, dystrybuanty rozkładów brzegowych oraz warunkowych. Wielowymiarowy rozkład normalny. | 3 |
| T-W-2 | Korelacja i regresja wieloraka. Wielowymiarowa analiza wariancji. | 3 |
| T-W-3 | Analiza dyskryminacyjna. Konstrukcja funkcji dyskryminacyjnej. Ocena skuteczności modelu. | 3 |
| 9 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestniczenie w zajęciach | 9 |
| A-L-2 | Konsultacje do laboratoriów | 1 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zajęć | 10 |
| A-L-4 | Opracowanie sprawozdania z laboratorium | 10 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach. | 9 |
| A-W-2 | Studiowanie wskazanej literatury. | 22 |
| A-W-3 | Praca własna studenta polegająca na rozwiązywaniu przykładowych problemów wielowymiarowej analizy statystycznej | 14 |
| A-W-4 | Przygotowanie do zaliczenia wykładu | 14 |
| A-W-5 | Zaliczenie wykładu | 1 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi |
| M-2 | Zajecia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu ustalonych zadań wielowymiarowej analizy danych przy wykorzystaniu programu Statistica 10.0 |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu - na podstawie pisemnego sprawozdania |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratorium: na podstawie indywidualnego rozwiązywania zadań i problemów |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie laboratorium: na podstawie wykonanego projektu |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AFDP_10-_02_W01 Student zna podstawowe metody statystyki wielowymiarowej wykorzystywane w analizie danych przestrzennych | AFDP_10-_W03 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AFDP_10-_02_U01 Student potrafi analizować dane przestrzenne i wykrywać związki pomiędzy danymi | AFDP_10-_U04 | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3 | M-2 | — |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AFDP_10-_02_W01 Student zna podstawowe metody statystyki wielowymiarowej wykorzystywane w analizie danych przestrzennych | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna większość podstawowych pojęć statystyki wielowymiarowej oraz podstawowe wykorzystywane w analizie danych przestrzennych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AFDP_10-_02_U01 Student potrafi analizować dane przestrzenne i wykrywać związki pomiędzy danymi | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi analizować dane przestrzenne i wykrywać związki pomiędzy danymi z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Aczel A.D., Statystyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2000
- Morrison D.F., Wielowymiarowa analiza statystyczna, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1990
- Panek T., Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, SGH, Warszawa, 2009
- Jakubowski J., Sztencel R., Rachunek prawdopodobieństwa dla (prawie) każdego, SCRIPT, Warszawa, 2002
- Cieciura M., Zacharski J., Metody probabilistyczne w ujęciu praktycznym, VIZJA PRESS&IT, Warszawa, 2002
- Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem Statistica PL na przykładach z medycyny. Tom 2,3., StatSoft, Warszawa, 2006
Literatura dodatkowa
- Francuz P., Mackiewicz R., Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce, nie tylko dla psychologów., Wydawnictwo KUL, Lublin, 2007, 2
- Nowak R., Statystyka dla fizyków, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2002