Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Projektowanie materiałowe w konstrukcjach inżynierskich (S1)

Sylabus przedmiotu Metody statystyczne w inżynierii:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Projektowanie materiałowe w konstrukcjach inżynierskich
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Metody statystyczne w inżynierii
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zarządzania Produkcją
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Chodźko <Marcin.Chodzko@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 30 2,00,50zaliczenie
laboratoriaL2 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Kompetencje miękkie - szkolenie biblioteczne oraz metodyka pracy umysłowej. Student powinien umieć poszukiwać informacji oraz dokonywać wyboru źródeł, adekwatnie do stopnia skomplikowania problemu.
W-2Matematyka I - Wiedza studenta w zakresie podstaw rachunku prawdopodobieństwa (Zdarzenie losowe i prawdopodobieństwo), typów zmiennej losowej i jej rozkładów (normalny, chi2, t-studenta, Dwumianowy, Poissona, Weibulla), dystrybuanty, zmiennej dwuwymiarowej (korelacja), pozwoli rozpocząć kurs od podstaw wnioskowania statystycznego. Takie przygotowanie ułatwi również percepcję przekazywanych treści.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przekazać wiedzę na temat najczęściej stosowanych metod wnioskowania statystycznego.
C-2Przekazać wiedzę na temat metod planowania eksperymentu i istotności tych zagadnień w praktyce laboratoryjnej.
C-3Przekazać wiedzę na temat podstaw optymalizacji oraz wykształcić umiejętność formułowania zagadnień optymalizacyjnych.
C-4Ukształtować umiejętność wyboru odpowiednich metod do rozwiązania konkretnego problemu badawczego.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Statystyki opisowe, test normalności rozkładu, estymacja przedziałowa. Ćwiczenie w programie Excel.3
T-L-2Weryfikacja testów zgodności dla parametrów populacji. Ćwiczenie w programie Excel.2
T-L-3Testy zgodności. Ćwiczenie w programie Excel.2
T-L-4Regresja jednej zmiennej, metoda najmniejszych kwadratów. Ćwiczenie w programie Excel.2
T-L-5Regresja wieloraka, zastosowanie metod krokowych. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.2
T-L-6Opracowanie planu badań dla mieszaniny z użyciem metody sympleks. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.2
T-L-7Regresja nieliniowa - przykład zastosowania algorytmów optymalizacyjnych. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.2
15
wykłady
T-W-1Wykład wstępny. Podstawy modelowania matematycznego, wybór struktury modelu. Podstawy analizy i prezentacji danych.2
T-W-2Statystyki opisowe. Estymacja punktowa oraz przedziałowa. Poziom istotności (ufności). Praktyczny aspekt wyznaczania statystyk opisowych.4
T-W-3Weryfikacja hipotez statystycznych, dotyczących parametrów populacji. Błędy I i II rodzaju, moc testu. Praktyczne aspekty weryfikacji hipotez parametrycznych.6
T-W-4Testy zgodności Chi2 oraz Kołmogorowa. Weryfikacja hipotezy o normalności rozkładu - test Shapiro-Wilka, Lilleforsa. Testy dla hipotez prostych i złożonych. Praktyczne aspekty testów zgodności.4
T-W-5Regresja jednej zmiennej. Metoda najmniejszych kwadratów. Współczynnik korelacji liniowej, dobór postaci modelu i weryfikacja istotności jego elementów.4
T-W-6Regresja wieloraka. Dobór zmiennych, istotność współczynników modelu, współczynnik determinacji. Metody krokowe.2
T-W-7Wstęp do planowania eksperymentu. Etapy planowania, wybrane metody. Przykłady zastosowania wybranych metod planowania (plany ułamkowe, sympleksowe).4
T-W-8Podstawy teorii optymalizacji. Wybór zmiennych, formułowanie funkcji celu, definiowanie ograniczeń. Omówienie wybranego algorytmu optymalizacji.4
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowywanie sprawozdań z każdego ćwiczenia laboratoryjnego.10
25
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Konsultacje4
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia końcowego.8
A-W-4Przygotowanie się do testu wstępnego.4
A-W-5Praca własna studenta z literaturą4
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metoda podająca: Wykład informacyjny.
M-2Metoda aktywizująca: Dyskusja dydaktyczna.
M-3Metoda praktyczna: Ćwiczenia laboratoryjne.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Test, na jednych z pierwszych zajęć, sprawdzający spełnienie wymagań wstępnych.
S-2Ocena formująca: Ocena złożonych sprawozdań (po każdych zajęciach laboratoryjnych)
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe - pisemne lub w formie testu z przewagą pytań otwartych (jeśli zajęcia będą odbywały się zdalnie).

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
PMKI_1A_B03_W01
Student ma wiedzę na temat metod wnioskowania statystycznego oraz jej praktycznego wykorzystania w analizie wyników pomiarów. Zna podstawy planowania eksperymentu oraz optymalizacji.
PMKI_1A_W01C-1, C-2, C-3T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-2, T-W-7, T-W-8, T-W-1M-1, M-2S-3

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
PMKI_1A_B03_U01
Student potrafi zaplanować eksperyment, dobrać strukturę modelu oraz zinterpetować wyniki pomiarów (badań).
PMKI_1A_U03, PMKI_1A_U11C-4T-L-7, T-L-6, T-L-5, T-L-4, T-L-3, T-L-2, T-L-1M-3S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
PMKI_1A_B03_K01
Ma świadomość istotności sposobu przygotowania eksperymentu, jego realizacji i krytycznej analizy rezultatów, na decyzje podejmowane w działności inżynierskiej i ich konsekwencje.
PMKI_1A_K01, PMKI_1A_K02C-4T-L-7, T-L-6, T-L-5, T-L-4, T-L-3, T-L-2, T-L-1M-3S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
PMKI_1A_B03_W01
Student ma wiedzę na temat metod wnioskowania statystycznego oraz jej praktycznego wykorzystania w analizie wyników pomiarów. Zna podstawy planowania eksperymentu oraz optymalizacji.
2,0
3,0Student posługuje się, ze zrozumieniem, podstawowymi pojęciami z zakresu wnioskowania statystycznego. Potrafi formułować sensowne wnioski na podstawie wyników obliczeń.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
PMKI_1A_B03_U01
Student potrafi zaplanować eksperyment, dobrać strukturę modelu oraz zinterpetować wyniki pomiarów (badań).
2,0
3,0Student potrafi dokonać prawidłowego narzędzia analizy statystycznej i dokonać podstawowych obliczeń, formułując wnioski końcowe.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
PMKI_1A_B03_K01
Ma świadomość istotności sposobu przygotowania eksperymentu, jego realizacji i krytycznej analizy rezultatów, na decyzje podejmowane w działności inżynierskiej i ich konsekwencje.
2,0
3,0Student potrafi, na podstawowym poziomie, wyjaśnić skutki decyzji, podejmowanych na podstawie realizacji procesu wnioskowania statystycznego.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, K. Królikowska, M. Wasilewski, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1993, lub późniejsze wznowienia
  2. W. Hyk, Z. Stojek, Analiza statystyczna w laboratorium badawczym, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2019
  3. M. Sobczyk, Statystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1994

Literatura dodatkowa

  1. A.Stanisz, Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, Statsoft, Kraków, 2006, Tom I i II (z trzech)

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Statystyki opisowe, test normalności rozkładu, estymacja przedziałowa. Ćwiczenie w programie Excel.3
T-L-2Weryfikacja testów zgodności dla parametrów populacji. Ćwiczenie w programie Excel.2
T-L-3Testy zgodności. Ćwiczenie w programie Excel.2
T-L-4Regresja jednej zmiennej, metoda najmniejszych kwadratów. Ćwiczenie w programie Excel.2
T-L-5Regresja wieloraka, zastosowanie metod krokowych. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.2
T-L-6Opracowanie planu badań dla mieszaniny z użyciem metody sympleks. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.2
T-L-7Regresja nieliniowa - przykład zastosowania algorytmów optymalizacyjnych. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wykład wstępny. Podstawy modelowania matematycznego, wybór struktury modelu. Podstawy analizy i prezentacji danych.2
T-W-2Statystyki opisowe. Estymacja punktowa oraz przedziałowa. Poziom istotności (ufności). Praktyczny aspekt wyznaczania statystyk opisowych.4
T-W-3Weryfikacja hipotez statystycznych, dotyczących parametrów populacji. Błędy I i II rodzaju, moc testu. Praktyczne aspekty weryfikacji hipotez parametrycznych.6
T-W-4Testy zgodności Chi2 oraz Kołmogorowa. Weryfikacja hipotezy o normalności rozkładu - test Shapiro-Wilka, Lilleforsa. Testy dla hipotez prostych i złożonych. Praktyczne aspekty testów zgodności.4
T-W-5Regresja jednej zmiennej. Metoda najmniejszych kwadratów. Współczynnik korelacji liniowej, dobór postaci modelu i weryfikacja istotności jego elementów.4
T-W-6Regresja wieloraka. Dobór zmiennych, istotność współczynników modelu, współczynnik determinacji. Metody krokowe.2
T-W-7Wstęp do planowania eksperymentu. Etapy planowania, wybrane metody. Przykłady zastosowania wybranych metod planowania (plany ułamkowe, sympleksowe).4
T-W-8Podstawy teorii optymalizacji. Wybór zmiennych, formułowanie funkcji celu, definiowanie ograniczeń. Omówienie wybranego algorytmu optymalizacji.4
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowywanie sprawozdań z każdego ćwiczenia laboratoryjnego.10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Konsultacje4
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia końcowego.8
A-W-4Przygotowanie się do testu wstępnego.4
A-W-5Praca własna studenta z literaturą4
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięPMKI_1A_B03_W01Student ma wiedzę na temat metod wnioskowania statystycznego oraz jej praktycznego wykorzystania w analizie wyników pomiarów. Zna podstawy planowania eksperymentu oraz optymalizacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówPMKI_1A_W01Ma wiedzę w zakresie matematyki niezbędną do ilościowego opisu podstawowych zjawisk fizycznych i chemicznych, opracowywania wyników doświadczeń i analizy błędów, modelowania prostych zjawisk fizycznych i chemicznych zachodzących w materiałach i procesach oraz obliczeń zagadnień mechanicznych związanych z projektowaniem i eksploatacją konstrukcji inżynierskich.
Cel przedmiotuC-1Przekazać wiedzę na temat najczęściej stosowanych metod wnioskowania statystycznego.
C-2Przekazać wiedzę na temat metod planowania eksperymentu i istotności tych zagadnień w praktyce laboratoryjnej.
C-3Przekazać wiedzę na temat podstaw optymalizacji oraz wykształcić umiejętność formułowania zagadnień optymalizacyjnych.
Treści programoweT-W-3Weryfikacja hipotez statystycznych, dotyczących parametrów populacji. Błędy I i II rodzaju, moc testu. Praktyczne aspekty weryfikacji hipotez parametrycznych.
T-W-4Testy zgodności Chi2 oraz Kołmogorowa. Weryfikacja hipotezy o normalności rozkładu - test Shapiro-Wilka, Lilleforsa. Testy dla hipotez prostych i złożonych. Praktyczne aspekty testów zgodności.
T-W-5Regresja jednej zmiennej. Metoda najmniejszych kwadratów. Współczynnik korelacji liniowej, dobór postaci modelu i weryfikacja istotności jego elementów.
T-W-6Regresja wieloraka. Dobór zmiennych, istotność współczynników modelu, współczynnik determinacji. Metody krokowe.
T-W-2Statystyki opisowe. Estymacja punktowa oraz przedziałowa. Poziom istotności (ufności). Praktyczny aspekt wyznaczania statystyk opisowych.
T-W-7Wstęp do planowania eksperymentu. Etapy planowania, wybrane metody. Przykłady zastosowania wybranych metod planowania (plany ułamkowe, sympleksowe).
T-W-8Podstawy teorii optymalizacji. Wybór zmiennych, formułowanie funkcji celu, definiowanie ograniczeń. Omówienie wybranego algorytmu optymalizacji.
T-W-1Wykład wstępny. Podstawy modelowania matematycznego, wybór struktury modelu. Podstawy analizy i prezentacji danych.
Metody nauczaniaM-1Metoda podająca: Wykład informacyjny.
M-2Metoda aktywizująca: Dyskusja dydaktyczna.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe - pisemne lub w formie testu z przewagą pytań otwartych (jeśli zajęcia będą odbywały się zdalnie).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posługuje się, ze zrozumieniem, podstawowymi pojęciami z zakresu wnioskowania statystycznego. Potrafi formułować sensowne wnioski na podstawie wyników obliczeń.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięPMKI_1A_B03_U01Student potrafi zaplanować eksperyment, dobrać strukturę modelu oraz zinterpetować wyniki pomiarów (badań).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówPMKI_1A_U03Potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić w zakresie inżynierii mechanicznej i materiałowej istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności maszyny, systemy, procesy, usługi.
PMKI_1A_U11Potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne; potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty; potrafi przedstawić otrzymane wyniki w formie liczbowej i graficznej, dokonać ich interpretacji i wyciągnąć właściwe wnioski także o charakterze optymalizacyjnym.
Cel przedmiotuC-4Ukształtować umiejętność wyboru odpowiednich metod do rozwiązania konkretnego problemu badawczego.
Treści programoweT-L-7Regresja nieliniowa - przykład zastosowania algorytmów optymalizacyjnych. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.
T-L-6Opracowanie planu badań dla mieszaniny z użyciem metody sympleks. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.
T-L-5Regresja wieloraka, zastosowanie metod krokowych. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.
T-L-4Regresja jednej zmiennej, metoda najmniejszych kwadratów. Ćwiczenie w programie Excel.
T-L-3Testy zgodności. Ćwiczenie w programie Excel.
T-L-2Weryfikacja testów zgodności dla parametrów populacji. Ćwiczenie w programie Excel.
T-L-1Statystyki opisowe, test normalności rozkładu, estymacja przedziałowa. Ćwiczenie w programie Excel.
Metody nauczaniaM-3Metoda praktyczna: Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena złożonych sprawozdań (po każdych zajęciach laboratoryjnych)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi dokonać prawidłowego narzędzia analizy statystycznej i dokonać podstawowych obliczeń, formułując wnioski końcowe.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięPMKI_1A_B03_K01Ma świadomość istotności sposobu przygotowania eksperymentu, jego realizacji i krytycznej analizy rezultatów, na decyzje podejmowane w działności inżynierskiej i ich konsekwencje.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówPMKI_1A_K01Jest gotów do krytycznej oceny posiadanej wiedzy, ma świadomości konieczności ciągłego jej poszerzania oraz zasięgania opinii ekspertów.
PMKI_1A_K02Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera – projektanta, w tym jej wpływ na środowisko i związaną z tym odpowiedzialność za podejmowane decyzje.
Cel przedmiotuC-4Ukształtować umiejętność wyboru odpowiednich metod do rozwiązania konkretnego problemu badawczego.
Treści programoweT-L-7Regresja nieliniowa - przykład zastosowania algorytmów optymalizacyjnych. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.
T-L-6Opracowanie planu badań dla mieszaniny z użyciem metody sympleks. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.
T-L-5Regresja wieloraka, zastosowanie metod krokowych. Ćwiczenie w pakiecie Statistica.
T-L-4Regresja jednej zmiennej, metoda najmniejszych kwadratów. Ćwiczenie w programie Excel.
T-L-3Testy zgodności. Ćwiczenie w programie Excel.
T-L-2Weryfikacja testów zgodności dla parametrów populacji. Ćwiczenie w programie Excel.
T-L-1Statystyki opisowe, test normalności rozkładu, estymacja przedziałowa. Ćwiczenie w programie Excel.
Metody nauczaniaM-3Metoda praktyczna: Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena złożonych sprawozdań (po każdych zajęciach laboratoryjnych)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi, na podstawowym poziomie, wyjaśnić skutki decyzji, podejmowanych na podstawie realizacji procesu wnioskowania statystycznego.
3,5
4,0
4,5
5,0