Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
Sylabus przedmiotu Statystyka I:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Statystyka 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 <Przemyslaw.Klesk@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Algebra liniowa i analiza matematyczna |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zasadniczym celem przedmiotu jest zaznajomienie studenta z podstawowymi metodami statystyki matematycznej i rachunku błędów. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Przypomnienie wiadomośći z rachunku prawdopodobieństwa: podstawowe definicje, niezależnośc, tw. Bayesa wzór na prawdopodobieństowo całkowite. | 1 |
| T-A-2 | Zmienne losowe, rozkłady zmiennych losowych, operacje na zmiennych losowch, zmienne losowe zależne, korelacje, modele zależnosći, elementy wnioskowania bayesowskiego. | 3 |
| T-A-3 | Testowanie hipotez. Model regresji liniowej. | 2 |
| 6 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Przygotowanie z rachunku prawdopodobieństwa: definicje prawdopodobieństwa, zmienne losowe, operacje na zmiennych losowych (operacje arytmetyczne, min, max, warunkowanie, itp.), modele zależności zmiennych losowych. | 3 |
| T-W-2 | Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i elementy wnioskowania statystycznego (Metoda największej wiarygodności, testowanie hipotez błędy I, II rodzaju, moce testu, przykłady procedur testowych). | 3 |
| T-W-3 | Zadania 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
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 9 |
| A-A-2 | Praca własna studenta. | 14 |
| A-A-3 | Konsultacje | 1 |
| 24 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestictwo w wykładach | 9 |
| A-W-2 | Praca własna studenta, przygotowanie do zaliczenia | 24 |
| A-W-3 | Konsultacje | 2 |
| 35 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny i problemowy |
| M-2 | Ćwiczenia przedmiotowe |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: ocena z zaliczenia Ćwiczenia: ocena z zadania podsumowującego |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_O01_W01 Posiada pogłębioną wiedzę ze statystyki matematycznej. | ISD_4-_W02 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_O01_U01 Potrafi przetwarzać i opracowywać dane pomiarowe wykorzystujac w tym celu metody statystyki matematycznej i rachunku błędów. | ISD_4-_U01, ISD_4-_U02 | — | C-1 | T-A-1, T-A-2, T-A-3 | M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_O01_K01 Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych. | ISD_4-_K01 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-A-1, T-A-2, T-A-3 | M-1, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_O01_W01 Posiada pogłębioną wiedzę ze statystyki matematycznej. | 2,0 | |
| 3,0 | Student opanował podstawową wiedzę ze zakresu probabilistyko oraz statystycznej analizy danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_O01_U01 Potrafi przetwarzać i opracowywać dane pomiarowe wykorzystujac w tym celu metody statystyki matematycznej i rachunku błędów. | 2,0 | |
| 3,0 | Student umie rozwiązywać podstawowe zadania statystycznej analizy danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_O01_K01 Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student umie rozwiązywać podstawowe zadania statystycznej analizy danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla kierunków ścisłych i technicznych, PWN, Warszawa, 2007
- JCGM, Evaluation of measurement data — Guide to the expression of uncertainty in measurement, Bureau of International des Poids et Mesures, Sevres, Cedex, France, 2008