Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Gospodarka przestrzenna (N1)

Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Gospodarka przestrzenna
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki rolnicze, leśne i weterynaryjne, nauki społeczne, nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Statystyka matematyczna
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Agroinżynierii
Nauczyciel odpowiedzialny Sławomir Stankowski <Slawomir.Stankowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marek Bury <Marek.Bury@zut.edu.pl>, Grzegorz Hury <Grzegorz.Hury@zut.edu.pl>, Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl>, Cezary Podsiadło <Cezary.Podsiadlo@zut.edu.pl>, Sławomir Stankowski <Slawomir.Stankowski@zut.edu.pl>, Eleonora Wrzesińska <Eleonora.Wrzesinska@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA2 9 1,50,50zaliczenie
wykładyW2 9 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki w zakresie szkoły średniej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy w zakresie podstawowycvh metod statystyki matematycznej
C-2Nabycie umiejętności stosowania narzędzi statystycznych do analizy danych oraz interpretowania wyników.
C-3Umiejętność pracy w zespole

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Wyliczanie charakterystyk próby na przykladach liczbowych2
T-A-2Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja, analiza danych przy pomocy testu t studenta .2
T-A-3Analiza doswiadczenia 1-czynnikowego , wyliczenie NIR, interpretacja wyników2
T-A-4Ocena zależności pomiędzy 2 zmiennymi - wyliczenie współczynnika korelacji i prostej regresji, interpretacja wyników2
T-A-5Zastosowanie testów nieparametrycznych , analizy na przykładach liczbowych1
9
wykłady
T-W-1Statystyka opisowa. Populacja i próba1
T-W-2Wnioskowanie statystyczne, testy istotności2
T-W-3Analiza wariancji, testy do porównań średnich2
T-W-4Analiza korelacji i regresji.2
T-W-5Testy nieparametryczne2
9

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Udział studenta w zajęciach.9
A-A-2Samodzielne rozwiązywanie zadań.20
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-A-4Konsultacje z nauczycielem.2
46
wykłady
A-W-1Udział studenta w wykładach.9
A-W-2Praca własna studenta - studiowanie treści wykładów.20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.15
44

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2ćwiczenia przedmiotowe - rozwiązywanie zadań

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny wymagający rozwiązania zadań
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
GP_1A_B50_W01
Student powinien definiować pojęcia z zakresu statystyki oraz rozwiązywać zadania i formułować hipotezy statystyczne.
GP_1A_W04C-1T-W-1, T-W-4, T-W-5, T-W-2, T-W-3M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
GP_1A_B50_U01
Student umie zastosować nabytą wiedzę matematyczno-statystyczną do rozwiązywania praktycznych problemów.
GP_1A_U19C-2T-A-2, T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-5M-2S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
GP_1A_B50_K01
Student ma aktywną postawę w procesie samokształcenia w zakresie wiedzy matematyczno- statystycznej, przydatnej w wykonywanej pracy zawodowej.
GP_1A_K05T-A-5M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
GP_1A_B50_W01
Student powinien definiować pojęcia z zakresu statystyki oraz rozwiązywać zadania i formułować hipotezy statystyczne.
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym zdobył wiedzę w zakresie statystyki.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
GP_1A_B50_U01
Student umie zastosować nabytą wiedzę matematyczno-statystyczną do rozwiązywania praktycznych problemów.
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym umie stosować nabytą wiedzę do rozwiązywania praktycznych problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
GP_1A_B50_K01
Student ma aktywną postawę w procesie samokształcenia w zakresie wiedzy matematyczno- statystycznej, przydatnej w wykonywanej pracy zawodowej.
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym wykazuje aktywną postawę w procesie samokształcenia i przestrzega zasad etyki.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa, 2002

Literatura dodatkowa

  1. Majkowska M., Matematyka nie tylko dla leśnikow, Wyd. SGGW, Warszawa, 2004

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Wyliczanie charakterystyk próby na przykladach liczbowych2
T-A-2Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja, analiza danych przy pomocy testu t studenta .2
T-A-3Analiza doswiadczenia 1-czynnikowego , wyliczenie NIR, interpretacja wyników2
T-A-4Ocena zależności pomiędzy 2 zmiennymi - wyliczenie współczynnika korelacji i prostej regresji, interpretacja wyników2
T-A-5Zastosowanie testów nieparametrycznych , analizy na przykładach liczbowych1
9

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Statystyka opisowa. Populacja i próba1
T-W-2Wnioskowanie statystyczne, testy istotności2
T-W-3Analiza wariancji, testy do porównań średnich2
T-W-4Analiza korelacji i regresji.2
T-W-5Testy nieparametryczne2
9

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Udział studenta w zajęciach.9
A-A-2Samodzielne rozwiązywanie zadań.20
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-A-4Konsultacje z nauczycielem.2
46
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział studenta w wykładach.9
A-W-2Praca własna studenta - studiowanie treści wykładów.20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.15
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaGP_1A_B50_W01Student powinien definiować pojęcia z zakresu statystyki oraz rozwiązywać zadania i formułować hipotezy statystyczne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówGP_1A_W04ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii, biologii i informatyki przydatną do formułowania i rozwiązywania zadań z zakresu GP
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie podstawowycvh metod statystyki matematycznej
Treści programoweT-W-1Statystyka opisowa. Populacja i próba
T-W-4Analiza korelacji i regresji.
T-W-5Testy nieparametryczne
T-W-2Wnioskowanie statystyczne, testy istotności
T-W-3Analiza wariancji, testy do porównań średnich
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym zdobył wiedzę w zakresie statystyki.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaGP_1A_B50_U01Student umie zastosować nabytą wiedzę matematyczno-statystyczną do rozwiązywania praktycznych problemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówGP_1A_U19wykazuje umiejętność poprawnego wnioskowania na podstawie danych pochodzących z różnych źródeł
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności stosowania narzędzi statystycznych do analizy danych oraz interpretowania wyników.
Treści programoweT-A-2Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja, analiza danych przy pomocy testu t studenta .
T-A-1Wyliczanie charakterystyk próby na przykladach liczbowych
T-A-3Analiza doswiadczenia 1-czynnikowego , wyliczenie NIR, interpretacja wyników
T-A-4Ocena zależności pomiędzy 2 zmiennymi - wyliczenie współczynnika korelacji i prostej regresji, interpretacja wyników
T-A-5Zastosowanie testów nieparametrycznych , analizy na przykładach liczbowych
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia przedmiotowe - rozwiązywanie zadań
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny wymagający rozwiązania zadań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym umie stosować nabytą wiedzę do rozwiązywania praktycznych problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaGP_1A_B50_K01Student ma aktywną postawę w procesie samokształcenia w zakresie wiedzy matematyczno- statystycznej, przydatnej w wykonywanej pracy zawodowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówGP_1A_K05potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
Treści programoweT-A-5Zastosowanie testów nieparametrycznych , analizy na przykładach liczbowych
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia przedmiotowe - rozwiązywanie zadań
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny wymagający rozwiązania zadań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym wykazuje aktywną postawę w procesie samokształcenia i przestrzega zasad etyki.
3,5
4,0
4,5
5,0