Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Uprawa winorośli i winiarstwo (N1)
Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Uprawa winorośli i winiarstwo | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
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> | ||
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 | Podstawowe wiadomosci z zakresu matematyki ze szkoły średniej |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Kształtowanie świadomości o roli statystyki w tworzeniu nowej wiedzy |
C-2 | Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod statystycznych |
C-3 | Nabycie przez studenta umiejetności analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej oraz tabelarycznej |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
T-A-1 | Elementy statystyki opisowej, miary tendencji centralnej, rozproszenia, kształtu i ich interpretacja | 1 |
T-A-2 | Wykorzystanie testu t-Studenta do weryfikacji hipotez statystycznych i tworzenia przedziałów ufnosci | 1 |
T-A-3 | Analiza doświadczenia w układzie kompletnej randomizacji, interpretacja jakościowa wyników na podstawie testu F, testy wielokrotne | 1 |
T-A-4 | Ocena zależnosci pomiędzy zmiennymi, wyliczenie współczynników korelacji, determinacji i regresji, interpretacja, graficzne przedstawienie | 1 |
T-A-5 | Zastosowanie testów nieparametrycznych - chi kwadrat, korelacji kolejnosci, znaku | 1 |
5 | ||
laboratoria | ||
T-L-1 | Praca w programach komputerowych | 4 |
4 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wiadomości wstępne, charakterystyki próby | 2 |
T-W-2 | rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania wyników | 1 |
T-W-3 | Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego | 2 |
T-W-4 | Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe, metody prównań średnich | 1 |
T-W-5 | Korelacja i regresja prosta | 1 |
T-W-6 | Transformacja wyników, testy nieparametryczne | 2 |
9 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 5 |
A-A-2 | studiowanie literatury | 25 |
30 | ||
laboratoria | ||
A-L-1 | Wyliczanie przykłdów | 4 |
A-L-2 | Praca samodzielna | 26 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 9 |
A-W-2 | studiowanie literatury | 21 |
30 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny |
M-2 | Ćwiczenia audytoryjne |
M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych |
S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów |
S-3 | Ocena podsumowująca: zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
UWW_1A_B05_W01 Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych | UWW_1A_W02, UWW_1A_W05 | — | — | C-2 | T-W-3, T-W-5, T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-W-1 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
UWW_1A_B05_U01 Student ma umiejetność analizy danych pochodzących z eksperymentów i obserwacji, wyciągania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej. | UWW_1A_U01, UWW_1A_U14 | — | — | C-3 | T-A-2, T-A-4, T-A-1, T-A-3, T-A-5, T-L-1 | M-2, M-3 | S-1, S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
UWW_1A_B05_K01 Student ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, rozumie potrzebę ich pogłębiania. | UWW_1A_K02 | — | — | C-1 | T-L-1 | M-3 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
UWW_1A_B05_W01 Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych | 2,0 | |
3,0 | Student potrafi wykorzystać tylko część metod statystycznych do analizy wyników | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
UWW_1A_B05_U01 Student ma umiejetność analizy danych pochodzących z eksperymentów i obserwacji, wyciągania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej. | 2,0 | |
3,0 | Student ma umiejetność analizy danych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
UWW_1A_B05_K01 Student ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, rozumie potrzebę ich pogłębiania. | 2,0 | |
3,0 | Student ma świadomość konieczności pogłębiania wiedzy | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, PWN, Warszawa, 2009
- Dobek A, Szwaczkowski T. 2007, Statystyka matematyczna dla biologów, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań, 2007
Literatura dodatkowa
- Markiewska-Krawiec D., Krawiec B., Podstawy statystyki matematycznej, Wydawnictwo Akademii Rolniczej, Szczecin, 2001