Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N3)

Sylabus przedmiotu Statystyka i analiza regresji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Statystyka i analiza regresji
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
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 19 2,00,62zaliczenie
laboratoriaL2 6 1,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe elementy statystyki matematycznej, poziom studiów wyższych technicznych
W-2Matematyka na poziomie studiów

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie doktorantów z metodami analizy współzależności cech ilościowych oraz jakościowych
C-2Zapoznanie doktorantów z podstawowymi metodami analizy dynamiki zjawisk masowych
C-3Wykorzystanie wybranych metod analizy współzależności oraz dynamiki zjawisk w różnych zagadnieniach praktycznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Analiza regresji wielu zmiennych. Wyznaczanie parametrów strukturalnych liniowej funkcji regresji metodą najmniejszych kwadratów, standardowych błędów ocen, interpretacja współczynników regresji oraz ocena stopnia dopasowania funkcji regresji do punktów empirycznych. Wyznaczanie wartości prognozowanych oraz przedziałów ufności dla prognoz. Badanie istotności wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Analiza korelacji wielu zmiennych. Ocena łącznego wpływu wszystkich zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Wyznaczanie macierzy korelacji całkowitej oraz cząstkowej.2
T-L-2Zamiana przypadków regresji nieliniowych na liniowe: potęgowa, wykładnicza, hiperboliczna, logarytmiczna. Ocena siły współzależności cech jakościowych za pomocą współczynnika korelacji rang Spearmana, tau Kendalla, V - Cramera. Test istności tych współczynników. Test istotności (chi)2. Wyrównywanie szeregu czasowego metodą średnich ruchomych zwykłych oraz scentrowanych. Wyznaczanie wahań sezonowych addytywnych oraz multiplikatywnych.2
T-L-3kolokwium2
6
wykłady
T-W-1Metody opisu współzależności cech: zależność stochastyczna a zależność korelacyjna. Formy prezentacji związku cech. Proste sposoby oceny zależności korelacyjnej.2
T-W-2Rodzaje skal pomiarowych. Opisowe miary związku statystycznego, ich własności i przykłady zastosowania: miary oparte na statystyce (chi)2, współczynnik korelacji sumy rang Spearmanna, stosunki korelacyjne, współczynnik korelacji liniowej Pearsona.3
T-W-3Funkcja regresji I i II rodzaju. Szacowanie parametrów strukturalnych metodą najmniejszych kwadratów. Warunki dobrej aproksymacji. Metody badania dokładności oszacowanej funkcji regresji. Przyczyny błędów. Proste metody zamiany przypadków nieliniowych regresji na liniowe.2
T-W-4Korelacja wielu zmiennych. Korelacja cząstkowa i wieloraka. Współczynnik determinacji i jego interpretacja. Regresja wielu zmiennych: przypadek liniowy.3
T-W-5Pojęcie i rodzaje szeregów dynamicznych. Jednorodność i porównywalność danych. Proste metody badania zmian szeregów dynamicznych: przyrosty absolutne, względne, indeksy (jednopodstawowe oraz łańcuchowe). Obliczanie średniego tempa zmian zjawisk.3
T-W-6Indeksy agregatowe dla wielkości absolutnych. Standaryzacja według foruły Laspeyresa, Paaschego, Fishera. Indeksy zespołowe dla wielkości stosunkowych. Interpretacja indeksów agregatowych.3
T-W-7Model wahań w czasie. Składniki szeregu czasowego. Mechaniczne metody wyodrębniania tendencji rozwojowej: graficzna ,średnich ruchomych, aproksymacja funkcji trendu metodą analityczną. Rodzaje wahań sezonowych. Wyodrębnianie wahań przypadkowych. Wyznaczanie prognozy na podstawie modelu wahań w czasie.3
19

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych6
A-L-2Rozwiązywanie zadań domowych9
A-L-3Przygotowanie do kolokwium15
30
wykłady
A-W-1Udział w wykładach19
A-W-2Czytanie literatury20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu20
A-W-4Konsultacje do wykładu1
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
M-2Ćwiczenia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów, przy wykorzystaniu do obliczeń jednego z narzędzi: programu komputerowego Statistica 8.0.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Obserwacja pracy w grupie laboratoryjnej oraz ocena zadań domowych samodzielnie rozwiązanych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na podstawie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umiejętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie zajęć laboratoryjnych na podstawie oceny z kolokwium, sprawdzającego umiejętność stosowania w praktyce nabytej wiedzy oraz wykorzystania narzędzia jakim jest program Statistica 8.0.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_A/04_W01
Doktorant zna podstawowe metody analizy współzależności oraz dynamiki zjawisk masowych
I_3A_W01C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_A/04_U01
Doktorant potrafi wykorzystać odpowiednie narzędzie do oceny siły współzależności między zjawiskami oraz dynamiki zjawisk obserwowanych w czasie
I_3A_U01C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-2, T-L-1M-1, M-2S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_A/04_K01
Doktorant ma świadomość znaczenia statystyki i analizy regresji dla rozwoju nauki i techniki w Polsce. Rozumie konieczność propagowania wiedzy o statystyce i analizie regresji w swoich kręgach zawodowych.
I_3A_K04, I_3A_K03C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-2, T-L-1M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_A/04_W01
Doktorant zna podstawowe metody analizy współzależności oraz dynamiki zjawisk masowych
2,0
3,0Doktorant zna niektóre z przedstawionych metod analizy współzależności oraz dynamiki zjawisk masowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_A/04_U01
Doktorant potrafi wykorzystać odpowiednie narzędzie do oceny siły współzależności między zjawiskami oraz dynamiki zjawisk obserwowanych w czasie
2,0
3,0Doktorant potrafi wyznaczyć parametry strukturalne wielorakiej funkcji regresji liniowej, umie wyznaczać współczynniki korelacji wielorakiej, cząstkowej, całkowitej oraz ocenić dynamikę zjawisk jednorodnych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_A/04_K01
Doktorant ma świadomość znaczenia statystyki i analizy regresji dla rozwoju nauki i techniki w Polsce. Rozumie konieczność propagowania wiedzy o statystyce i analizie regresji w swoich kręgach zawodowych.
2,0
3,0Doktorant ma świadomość znaczenia statystyki i analizy regresji dla rozwoju techniki i gospodarki kraju. Ujawnia przygotowanie i zaangażowanie podczas zajęć.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, część I i II, PWN, Warszawa, 2004
  2. Sobczyk M., Satystyka, PWN, Warszawa, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Kot S., Jakubowski J., Sokołowski A., Statystyka, Difin, 2007
  2. Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka z pakietem komputerowym Statystyca PL. Teoria i zastosowania, C. H. Beck, Warszawa, 2008

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Analiza regresji wielu zmiennych. Wyznaczanie parametrów strukturalnych liniowej funkcji regresji metodą najmniejszych kwadratów, standardowych błędów ocen, interpretacja współczynników regresji oraz ocena stopnia dopasowania funkcji regresji do punktów empirycznych. Wyznaczanie wartości prognozowanych oraz przedziałów ufności dla prognoz. Badanie istotności wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Analiza korelacji wielu zmiennych. Ocena łącznego wpływu wszystkich zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Wyznaczanie macierzy korelacji całkowitej oraz cząstkowej.2
T-L-2Zamiana przypadków regresji nieliniowych na liniowe: potęgowa, wykładnicza, hiperboliczna, logarytmiczna. Ocena siły współzależności cech jakościowych za pomocą współczynnika korelacji rang Spearmana, tau Kendalla, V - Cramera. Test istności tych współczynników. Test istotności (chi)2. Wyrównywanie szeregu czasowego metodą średnich ruchomych zwykłych oraz scentrowanych. Wyznaczanie wahań sezonowych addytywnych oraz multiplikatywnych.2
T-L-3kolokwium2
6

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody opisu współzależności cech: zależność stochastyczna a zależność korelacyjna. Formy prezentacji związku cech. Proste sposoby oceny zależności korelacyjnej.2
T-W-2Rodzaje skal pomiarowych. Opisowe miary związku statystycznego, ich własności i przykłady zastosowania: miary oparte na statystyce (chi)2, współczynnik korelacji sumy rang Spearmanna, stosunki korelacyjne, współczynnik korelacji liniowej Pearsona.3
T-W-3Funkcja regresji I i II rodzaju. Szacowanie parametrów strukturalnych metodą najmniejszych kwadratów. Warunki dobrej aproksymacji. Metody badania dokładności oszacowanej funkcji regresji. Przyczyny błędów. Proste metody zamiany przypadków nieliniowych regresji na liniowe.2
T-W-4Korelacja wielu zmiennych. Korelacja cząstkowa i wieloraka. Współczynnik determinacji i jego interpretacja. Regresja wielu zmiennych: przypadek liniowy.3
T-W-5Pojęcie i rodzaje szeregów dynamicznych. Jednorodność i porównywalność danych. Proste metody badania zmian szeregów dynamicznych: przyrosty absolutne, względne, indeksy (jednopodstawowe oraz łańcuchowe). Obliczanie średniego tempa zmian zjawisk.3
T-W-6Indeksy agregatowe dla wielkości absolutnych. Standaryzacja według foruły Laspeyresa, Paaschego, Fishera. Indeksy zespołowe dla wielkości stosunkowych. Interpretacja indeksów agregatowych.3
T-W-7Model wahań w czasie. Składniki szeregu czasowego. Mechaniczne metody wyodrębniania tendencji rozwojowej: graficzna ,średnich ruchomych, aproksymacja funkcji trendu metodą analityczną. Rodzaje wahań sezonowych. Wyodrębnianie wahań przypadkowych. Wyznaczanie prognozy na podstawie modelu wahań w czasie.3
19

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych6
A-L-2Rozwiązywanie zadań domowych9
A-L-3Przygotowanie do kolokwium15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach19
A-W-2Czytanie literatury20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu20
A-W-4Konsultacje do wykładu1
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_A/04_W01Doktorant zna podstawowe metody analizy współzależności oraz dynamiki zjawisk masowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_W01Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze podstawowym dla dziedziny Informatyka związana z obszarem prowadzonych badań naukowych obejmująca najnowsze osiągnięcia
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie doktorantów z metodami analizy współzależności cech ilościowych oraz jakościowych
C-2Zapoznanie doktorantów z podstawowymi metodami analizy dynamiki zjawisk masowych
Treści programoweT-W-1Metody opisu współzależności cech: zależność stochastyczna a zależność korelacyjna. Formy prezentacji związku cech. Proste sposoby oceny zależności korelacyjnej.
T-W-2Rodzaje skal pomiarowych. Opisowe miary związku statystycznego, ich własności i przykłady zastosowania: miary oparte na statystyce (chi)2, współczynnik korelacji sumy rang Spearmanna, stosunki korelacyjne, współczynnik korelacji liniowej Pearsona.
T-W-3Funkcja regresji I i II rodzaju. Szacowanie parametrów strukturalnych metodą najmniejszych kwadratów. Warunki dobrej aproksymacji. Metody badania dokładności oszacowanej funkcji regresji. Przyczyny błędów. Proste metody zamiany przypadków nieliniowych regresji na liniowe.
T-W-4Korelacja wielu zmiennych. Korelacja cząstkowa i wieloraka. Współczynnik determinacji i jego interpretacja. Regresja wielu zmiennych: przypadek liniowy.
T-W-5Pojęcie i rodzaje szeregów dynamicznych. Jednorodność i porównywalność danych. Proste metody badania zmian szeregów dynamicznych: przyrosty absolutne, względne, indeksy (jednopodstawowe oraz łańcuchowe). Obliczanie średniego tempa zmian zjawisk.
T-W-6Indeksy agregatowe dla wielkości absolutnych. Standaryzacja według foruły Laspeyresa, Paaschego, Fishera. Indeksy zespołowe dla wielkości stosunkowych. Interpretacja indeksów agregatowych.
T-W-7Model wahań w czasie. Składniki szeregu czasowego. Mechaniczne metody wyodrębniania tendencji rozwojowej: graficzna ,średnich ruchomych, aproksymacja funkcji trendu metodą analityczną. Rodzaje wahań sezonowych. Wyodrębnianie wahań przypadkowych. Wyznaczanie prognozy na podstawie modelu wahań w czasie.
Metody nauczaniaM-1Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na podstawie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umiejętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant zna niektóre z przedstawionych metod analizy współzależności oraz dynamiki zjawisk masowych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_A/04_U01Doktorant potrafi wykorzystać odpowiednie narzędzie do oceny siły współzależności między zjawiskami oraz dynamiki zjawisk obserwowanych w czasie
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_U01Absolwent posiada umiejętność prowadzenia badań naukowych w zakresie Informatyka z wykorzystaniem najnowszej wiedzy.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie doktorantów z metodami analizy współzależności cech ilościowych oraz jakościowych
C-2Zapoznanie doktorantów z podstawowymi metodami analizy dynamiki zjawisk masowych
C-3Wykorzystanie wybranych metod analizy współzależności oraz dynamiki zjawisk w różnych zagadnieniach praktycznych
Treści programoweT-W-1Metody opisu współzależności cech: zależność stochastyczna a zależność korelacyjna. Formy prezentacji związku cech. Proste sposoby oceny zależności korelacyjnej.
T-W-2Rodzaje skal pomiarowych. Opisowe miary związku statystycznego, ich własności i przykłady zastosowania: miary oparte na statystyce (chi)2, współczynnik korelacji sumy rang Spearmanna, stosunki korelacyjne, współczynnik korelacji liniowej Pearsona.
T-W-3Funkcja regresji I i II rodzaju. Szacowanie parametrów strukturalnych metodą najmniejszych kwadratów. Warunki dobrej aproksymacji. Metody badania dokładności oszacowanej funkcji regresji. Przyczyny błędów. Proste metody zamiany przypadków nieliniowych regresji na liniowe.
T-W-4Korelacja wielu zmiennych. Korelacja cząstkowa i wieloraka. Współczynnik determinacji i jego interpretacja. Regresja wielu zmiennych: przypadek liniowy.
T-W-5Pojęcie i rodzaje szeregów dynamicznych. Jednorodność i porównywalność danych. Proste metody badania zmian szeregów dynamicznych: przyrosty absolutne, względne, indeksy (jednopodstawowe oraz łańcuchowe). Obliczanie średniego tempa zmian zjawisk.
T-W-6Indeksy agregatowe dla wielkości absolutnych. Standaryzacja według foruły Laspeyresa, Paaschego, Fishera. Indeksy zespołowe dla wielkości stosunkowych. Interpretacja indeksów agregatowych.
T-W-7Model wahań w czasie. Składniki szeregu czasowego. Mechaniczne metody wyodrębniania tendencji rozwojowej: graficzna ,średnich ruchomych, aproksymacja funkcji trendu metodą analityczną. Rodzaje wahań sezonowych. Wyodrębnianie wahań przypadkowych. Wyznaczanie prognozy na podstawie modelu wahań w czasie.
T-L-2Zamiana przypadków regresji nieliniowych na liniowe: potęgowa, wykładnicza, hiperboliczna, logarytmiczna. Ocena siły współzależności cech jakościowych za pomocą współczynnika korelacji rang Spearmana, tau Kendalla, V - Cramera. Test istności tych współczynników. Test istotności (chi)2. Wyrównywanie szeregu czasowego metodą średnich ruchomych zwykłych oraz scentrowanych. Wyznaczanie wahań sezonowych addytywnych oraz multiplikatywnych.
T-L-1Analiza regresji wielu zmiennych. Wyznaczanie parametrów strukturalnych liniowej funkcji regresji metodą najmniejszych kwadratów, standardowych błędów ocen, interpretacja współczynników regresji oraz ocena stopnia dopasowania funkcji regresji do punktów empirycznych. Wyznaczanie wartości prognozowanych oraz przedziałów ufności dla prognoz. Badanie istotności wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Analiza korelacji wielu zmiennych. Ocena łącznego wpływu wszystkich zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Wyznaczanie macierzy korelacji całkowitej oraz cząstkowej.
Metody nauczaniaM-1Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
M-2Ćwiczenia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów, przy wykorzystaniu do obliczeń jednego z narzędzi: programu komputerowego Statistica 8.0.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na podstawie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umiejętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie zajęć laboratoryjnych na podstawie oceny z kolokwium, sprawdzającego umiejętność stosowania w praktyce nabytej wiedzy oraz wykorzystania narzędzia jakim jest program Statistica 8.0.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant potrafi wyznaczyć parametry strukturalne wielorakiej funkcji regresji liniowej, umie wyznaczać współczynniki korelacji wielorakiej, cząstkowej, całkowitej oraz ocenić dynamikę zjawisk jednorodnych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_A/04_K01Doktorant ma świadomość znaczenia statystyki i analizy regresji dla rozwoju nauki i techniki w Polsce. Rozumie konieczność propagowania wiedzy o statystyce i analizie regresji w swoich kręgach zawodowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_K04Absolwent rozumie znaczenie nauki dla konkurencji rynkowej z innymi krajami, dla postępu technicznego i dla utrzymania odpowiedniego poziomu stopy życiowej w naszym kraju.
I_3A_K03Absolwent potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie doktorantów z metodami analizy współzależności cech ilościowych oraz jakościowych
C-2Zapoznanie doktorantów z podstawowymi metodami analizy dynamiki zjawisk masowych
C-3Wykorzystanie wybranych metod analizy współzależności oraz dynamiki zjawisk w różnych zagadnieniach praktycznych
Treści programoweT-W-1Metody opisu współzależności cech: zależność stochastyczna a zależność korelacyjna. Formy prezentacji związku cech. Proste sposoby oceny zależności korelacyjnej.
T-W-2Rodzaje skal pomiarowych. Opisowe miary związku statystycznego, ich własności i przykłady zastosowania: miary oparte na statystyce (chi)2, współczynnik korelacji sumy rang Spearmanna, stosunki korelacyjne, współczynnik korelacji liniowej Pearsona.
T-W-3Funkcja regresji I i II rodzaju. Szacowanie parametrów strukturalnych metodą najmniejszych kwadratów. Warunki dobrej aproksymacji. Metody badania dokładności oszacowanej funkcji regresji. Przyczyny błędów. Proste metody zamiany przypadków nieliniowych regresji na liniowe.
T-W-4Korelacja wielu zmiennych. Korelacja cząstkowa i wieloraka. Współczynnik determinacji i jego interpretacja. Regresja wielu zmiennych: przypadek liniowy.
T-W-5Pojęcie i rodzaje szeregów dynamicznych. Jednorodność i porównywalność danych. Proste metody badania zmian szeregów dynamicznych: przyrosty absolutne, względne, indeksy (jednopodstawowe oraz łańcuchowe). Obliczanie średniego tempa zmian zjawisk.
T-W-6Indeksy agregatowe dla wielkości absolutnych. Standaryzacja według foruły Laspeyresa, Paaschego, Fishera. Indeksy zespołowe dla wielkości stosunkowych. Interpretacja indeksów agregatowych.
T-W-7Model wahań w czasie. Składniki szeregu czasowego. Mechaniczne metody wyodrębniania tendencji rozwojowej: graficzna ,średnich ruchomych, aproksymacja funkcji trendu metodą analityczną. Rodzaje wahań sezonowych. Wyodrębnianie wahań przypadkowych. Wyznaczanie prognozy na podstawie modelu wahań w czasie.
T-L-2Zamiana przypadków regresji nieliniowych na liniowe: potęgowa, wykładnicza, hiperboliczna, logarytmiczna. Ocena siły współzależności cech jakościowych za pomocą współczynnika korelacji rang Spearmana, tau Kendalla, V - Cramera. Test istności tych współczynników. Test istotności (chi)2. Wyrównywanie szeregu czasowego metodą średnich ruchomych zwykłych oraz scentrowanych. Wyznaczanie wahań sezonowych addytywnych oraz multiplikatywnych.
T-L-1Analiza regresji wielu zmiennych. Wyznaczanie parametrów strukturalnych liniowej funkcji regresji metodą najmniejszych kwadratów, standardowych błędów ocen, interpretacja współczynników regresji oraz ocena stopnia dopasowania funkcji regresji do punktów empirycznych. Wyznaczanie wartości prognozowanych oraz przedziałów ufności dla prognoz. Badanie istotności wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Analiza korelacji wielu zmiennych. Ocena łącznego wpływu wszystkich zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Wyznaczanie macierzy korelacji całkowitej oraz cząstkowej.
Metody nauczaniaM-1Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
M-2Ćwiczenia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów, przy wykorzystaniu do obliczeń jednego z narzędzi: programu komputerowego Statistica 8.0.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Obserwacja pracy w grupie laboratoryjnej oraz ocena zadań domowych samodzielnie rozwiązanych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant ma świadomość znaczenia statystyki i analizy regresji dla rozwoju techniki i gospodarki kraju. Ujawnia przygotowanie i zaangażowanie podczas zajęć.
3,5
4,0
4,5
5,0