Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School

Sylabus przedmiotu Statistics I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów ZUT Doctoral School
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Statistics I
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 9 1,20,60zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 6 0,80,40zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra liniowa i analiza matematyczna

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zasadniczym celem przedmiotu jest zaznajomienie studenta z podstawowymi metodami statystyki matematycznej i rachunku błędów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Przypomnienie wiadomośći z rachunku prawdopodobieństwa: podstawowe definicje, niezależnośc, tw. Bayesa wzór na prawdopodobieństowo całkowite.1
T-A-2Zmienne losowe, rozkłady zmiennych losowych, operacje na zmiennych losowch, zmienne losowe zależne, korelacje, modele zależnosći, elementy wnioskowania bayesowskiego.3
T-A-3Testowanie hipotez. Model regresji liniowej.2
6
wykłady
T-W-1Probability theory: definitions, random variables, operations on random variables (arithmetic operations, min, max, conditional random variables, dependence and correlarions).3
T-W-2Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i elementy wnioskowania statystycznego (Metoda największej wiarygodności, testowanie hipotez błędy I, II rodzaju, moce testu, przykłady procedur testowych).3
T-W-3Zadania statystycznej analizy danych (przetwarzanie wstęne danych, testy parametryczne, identyfikacja rozkładu, wykrywanie/testowanie zależności pomiędzy zmiennymi, modele klasyfikacyjne i regresyjne, klasteryzacja danych),3
9

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach.9
A-A-2Praca własna studenta.14
A-A-3Konsultacje1
24
wykłady
A-W-1Participation in classes.9
A-W-2Student's own work24
A-W-3Konsultacje2
35

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny i problemowy
M-2Ćwiczenia przedmiotowe

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena z zaliczenia Ćwiczenia: ocena z zadania podsumowującego

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_O01_W01
Posiada pogłębioną wiedzę ze statystyki matematycznej.
ISDE_4-_W02C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_O01_U01
Potrafi przetwarzać i opracowywać dane pomiarowe wykorzystujac w tym celu metody statystyki matematycznej i rachunku błędów.
ISDE_4-_U01, ISDE_4-_U02C-1T-A-1, T-A-2, T-A-3M-2S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_O01_K01
Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych.
ISDE_4-_K01C-1T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_O01_W01
Posiada pogłębioną wiedzę ze statystyki matematycznej.
2,0
3,0Student opanował podstawową wiedzę ze zakresu probabilistyko oraz statystycznej analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_O01_U01
Potrafi przetwarzać i opracowywać dane pomiarowe wykorzystujac w tym celu metody statystyki matematycznej i rachunku błędów.
2,0
3,0Student umie rozwiązywać podstawowe zadania statystycznej analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_O01_K01
Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych.
2,0
3,0Student umie rozwiązywać podstawowe zadania statystycznej analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla kierunków ścisłych i technicznych, PWN, Warszawa, 2007
  2. JCGM, Evaluation of measurement data — Guide to the expression of uncertainty in measurement, Bureau of International des Poids et Mesures, Sevres, Cedex, France, 2008

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Przypomnienie wiadomośći z rachunku prawdopodobieństwa: podstawowe definicje, niezależnośc, tw. Bayesa wzór na prawdopodobieństowo całkowite.1
T-A-2Zmienne losowe, rozkłady zmiennych losowych, operacje na zmiennych losowch, zmienne losowe zależne, korelacje, modele zależnosći, elementy wnioskowania bayesowskiego.3
T-A-3Testowanie hipotez. Model regresji liniowej.2
6

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Probability theory: definitions, random variables, operations on random variables (arithmetic operations, min, max, conditional random variables, dependence and correlarions).3
T-W-2Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i elementy wnioskowania statystycznego (Metoda największej wiarygodności, testowanie hipotez błędy I, II rodzaju, moce testu, przykłady procedur testowych).3
T-W-3Zadania statystycznej analizy danych (przetwarzanie wstęne danych, testy parametryczne, identyfikacja rozkładu, wykrywanie/testowanie zależności pomiędzy zmiennymi, modele klasyfikacyjne i regresyjne, klasteryzacja danych),3
9

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach.9
A-A-2Praca własna studenta.14
A-A-3Konsultacje1
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in classes.9
A-W-2Student's own work24
A-W-3Konsultacje2
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_O01_W01Posiada pogłębioną wiedzę ze statystyki matematycznej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_W02Has enhanced knowledge on methodology in scientific research, elaboration of publications and presenting research findings.
Cel przedmiotuC-1Zasadniczym celem przedmiotu jest zaznajomienie studenta z podstawowymi metodami statystyki matematycznej i rachunku błędów.
Treści programoweT-W-1Probability theory: definitions, random variables, operations on random variables (arithmetic operations, min, max, conditional random variables, dependence and correlarions).
T-W-2Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i elementy wnioskowania statystycznego (Metoda największej wiarygodności, testowanie hipotez błędy I, II rodzaju, moce testu, przykłady procedur testowych).
T-W-3Zadania statystycznej analizy danych (przetwarzanie wstęne danych, testy parametryczne, identyfikacja rozkładu, wykrywanie/testowanie zależności pomiędzy zmiennymi, modele klasyfikacyjne i regresyjne, klasteryzacja danych),
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny i problemowy
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena z zaliczenia Ćwiczenia: ocena z zadania podsumowującego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student opanował podstawową wiedzę ze zakresu probabilistyko oraz statystycznej analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_O01_U01Potrafi przetwarzać i opracowywać dane pomiarowe wykorzystujac w tym celu metody statystyki matematycznej i rachunku błędów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_U01Is able to state research problems within the scope of a represented field and discipline through: - defining the goal and the object of research; - formulating research hypothesis, analytic, synthetic and evaluative judgements on proposed solutions in relation to existing state of the art; - suggesting methods, techniques and research tools aimed to solve research problem.
ISDE_4-_U02Is able to use in practice and improve methods, techniques and research tools within the scope of a represented field and discipline and use them creatively in order to obtain research results and to evolve them.
Cel przedmiotuC-1Zasadniczym celem przedmiotu jest zaznajomienie studenta z podstawowymi metodami statystyki matematycznej i rachunku błędów.
Treści programoweT-A-1Przypomnienie wiadomośći z rachunku prawdopodobieństwa: podstawowe definicje, niezależnośc, tw. Bayesa wzór na prawdopodobieństowo całkowite.
T-A-2Zmienne losowe, rozkłady zmiennych losowych, operacje na zmiennych losowch, zmienne losowe zależne, korelacje, modele zależnosći, elementy wnioskowania bayesowskiego.
T-A-3Testowanie hipotez. Model regresji liniowej.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia przedmiotowe
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena z zaliczenia Ćwiczenia: ocena z zadania podsumowującego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie rozwiązywać podstawowe zadania statystycznej analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_O01_K01Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_K01Understands the need and is ready for a critical analysis of the obtained scientific achievements within the scope of a represented field and discipline.
Cel przedmiotuC-1Zasadniczym celem przedmiotu jest zaznajomienie studenta z podstawowymi metodami statystyki matematycznej i rachunku błędów.
Treści programoweT-A-1Przypomnienie wiadomośći z rachunku prawdopodobieństwa: podstawowe definicje, niezależnośc, tw. Bayesa wzór na prawdopodobieństowo całkowite.
T-A-2Zmienne losowe, rozkłady zmiennych losowych, operacje na zmiennych losowch, zmienne losowe zależne, korelacje, modele zależnosći, elementy wnioskowania bayesowskiego.
T-A-3Testowanie hipotez. Model regresji liniowej.
T-W-1Probability theory: definitions, random variables, operations on random variables (arithmetic operations, min, max, conditional random variables, dependence and correlarions).
T-W-2Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i elementy wnioskowania statystycznego (Metoda największej wiarygodności, testowanie hipotez błędy I, II rodzaju, moce testu, przykłady procedur testowych).
T-W-3Zadania statystycznej analizy danych (przetwarzanie wstęne danych, testy parametryczne, identyfikacja rozkładu, wykrywanie/testowanie zależności pomiędzy zmiennymi, modele klasyfikacyjne i regresyjne, klasteryzacja danych),
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny i problemowy
M-2Ćwiczenia przedmiotowe
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena z zaliczenia Ćwiczenia: ocena z zadania podsumowującego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie rozwiązywać podstawowe zadania statystycznej analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0