Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Statistical Taxonomy:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Statistical Taxonomy
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny Maciej Oesterreich <Maciej.Oesterreich@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 10 1,00,50zaliczenie
projektyP1 20 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Completed courses of mathematics, statistics and econometrics. Basic knowledge of economics.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To gain by theoretical and practical knowledge about application statistical methods of classification of multi-feature objects.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Preparation of statistical data.2
T-P-2Selection of diagnostic features. Parametric Hellwig's method.4
T-P-3Selected methods of normalization and standardization of statistical data.2
T-P-4Pattern and non-pattern taxonomic measure of Hellwig's development.2
T-P-5TOPSIS method.2
T-P-6Preparation of own projects by students.8
20
wykłady
T-W-1Introduction. Basic definitions.2
T-W-2Selection of diagnostic features.2
T-W-3Selected methods of normalization and standardization of statistical data.2
T-W-4Selected methods of constructing of taxonomic synthetic measures.2
T-W-5Theory test.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Participation in classes20
A-P-2Preparation of projects30
50
wykłady
A-W-1Participation in classes10
A-W-2Own work10
A-W-3Preparation for test5
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lecture with multimedial presentation
M-2Exercises during laboratories

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: In-class activity and participation.
S-2Ocena podsumowująca: (Theory) Written tests.
S-3Ocena podsumowująca: (Practical) Project.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WEKON_1-_ST_W01
Student gaining basic knowledge of statistical methods of data classification.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3M-1S-1, S-2
WM-WEKON_1-_ST_W02
Student will obtain skills in: preparation of taxonomy analysis, selection of diagnostic features, classification of multi-features objects base on various methods and validation of classification .
C-1T-P-3, T-P-4, T-P-2, T-P-1, T-P-5, T-P-6M-2S-1, S-3

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WEKON_1-_ST_U01
Student is able to apply the basic data classification methods in the analysis of phenomena socio-economic
C-1T-P-3, T-P-4, T-P-2, T-P-1, T-P-5, T-P-6M-1, M-2S-3

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WEKON_1-_ST_K01
The student mastered the principles of individual and group work.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-P-3, T-P-4, T-P-2, T-P-1, T-P-5, T-P-6M-1, M-2S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WEKON_1-_ST_W01
Student gaining basic knowledge of statistical methods of data classification.
2,0
3,0The student has basic knowledge about theory of statistical classification of multi-feature objects.
3,5
4,0
4,5
5,0
WM-WEKON_1-_ST_W02
Student will obtain skills in: preparation of taxonomy analysis, selection of diagnostic features, classification of multi-features objects base on various methods and validation of classification .
2,0
3,0The student will prepare a project that meets the basic requirements
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WEKON_1-_ST_U01
Student is able to apply the basic data classification methods in the analysis of phenomena socio-economic
2,0
3,0Student can apply some parts of the basic data classification methods in the analysis of socio-economic phenomena
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WEKON_1-_ST_K01
The student mastered the principles of individual and group work.
2,0
3,0The student organizes individual and group work guided by the teacher's instructions.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Aggarwal Ch.C., Data Classification: Algorithms and Applications, Chapman & Hall/CRC, New York, 2015, 1
  2. Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Formulas and Tables, CeDeWu, Warszawa, 2021, 1

Literatura dodatkowa

  1. Oesterreich M., Perzyńska J., Barej-Kaczmarek E., Application of the Topsis procedure for evaluation of socio-economic development of the west pomeranian voivodeship districts in years 2004-2017, Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach, Siedlce, 2019, Tom: 49, Issue: 122, page: 79-88, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach. Seria: Administracja i Zarządzanie
  2. Oesterreich M., Dynamics of changes in the level of propensity to use the Internet in European Union countries in 2010-2019, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław, 2020, Tom: 64, Issue: 7, pages: 102-117, PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Preparation of statistical data.2
T-P-2Selection of diagnostic features. Parametric Hellwig's method.4
T-P-3Selected methods of normalization and standardization of statistical data.2
T-P-4Pattern and non-pattern taxonomic measure of Hellwig's development.2
T-P-5TOPSIS method.2
T-P-6Preparation of own projects by students.8
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction. Basic definitions.2
T-W-2Selection of diagnostic features.2
T-W-3Selected methods of normalization and standardization of statistical data.2
T-W-4Selected methods of constructing of taxonomic synthetic measures.2
T-W-5Theory test.2
10

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Participation in classes20
A-P-2Preparation of projects30
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in classes10
A-W-2Own work10
A-W-3Preparation for test5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WEKON_1-_ST_W01Student gaining basic knowledge of statistical methods of data classification.
Cel przedmiotuC-1To gain by theoretical and practical knowledge about application statistical methods of classification of multi-feature objects.
Treści programoweT-W-1Introduction. Basic definitions.
T-W-2Selection of diagnostic features.
T-W-4Selected methods of constructing of taxonomic synthetic measures.
T-W-3Selected methods of normalization and standardization of statistical data.
Metody nauczaniaM-1Lecture with multimedial presentation
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: In-class activity and participation.
S-2Ocena podsumowująca: (Theory) Written tests.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student has basic knowledge about theory of statistical classification of multi-feature objects.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WEKON_1-_ST_W02Student will obtain skills in: preparation of taxonomy analysis, selection of diagnostic features, classification of multi-features objects base on various methods and validation of classification .
Cel przedmiotuC-1To gain by theoretical and practical knowledge about application statistical methods of classification of multi-feature objects.
Treści programoweT-P-3Selected methods of normalization and standardization of statistical data.
T-P-4Pattern and non-pattern taxonomic measure of Hellwig's development.
T-P-2Selection of diagnostic features. Parametric Hellwig's method.
T-P-1Preparation of statistical data.
T-P-5TOPSIS method.
T-P-6Preparation of own projects by students.
Metody nauczaniaM-2Exercises during laboratories
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: In-class activity and participation.
S-3Ocena podsumowująca: (Practical) Project.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student will prepare a project that meets the basic requirements
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WEKON_1-_ST_U01Student is able to apply the basic data classification methods in the analysis of phenomena socio-economic
Cel przedmiotuC-1To gain by theoretical and practical knowledge about application statistical methods of classification of multi-feature objects.
Treści programoweT-P-3Selected methods of normalization and standardization of statistical data.
T-P-4Pattern and non-pattern taxonomic measure of Hellwig's development.
T-P-2Selection of diagnostic features. Parametric Hellwig's method.
T-P-1Preparation of statistical data.
T-P-5TOPSIS method.
T-P-6Preparation of own projects by students.
Metody nauczaniaM-1Lecture with multimedial presentation
M-2Exercises during laboratories
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: (Practical) Project.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student can apply some parts of the basic data classification methods in the analysis of socio-economic phenomena
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WEKON_1-_ST_K01The student mastered the principles of individual and group work.
Cel przedmiotuC-1To gain by theoretical and practical knowledge about application statistical methods of classification of multi-feature objects.
Treści programoweT-W-1Introduction. Basic definitions.
T-W-2Selection of diagnostic features.
T-W-4Selected methods of constructing of taxonomic synthetic measures.
T-W-3Selected methods of normalization and standardization of statistical data.
T-P-3Selected methods of normalization and standardization of statistical data.
T-P-4Pattern and non-pattern taxonomic measure of Hellwig's development.
T-P-2Selection of diagnostic features. Parametric Hellwig's method.
T-P-1Preparation of statistical data.
T-P-5TOPSIS method.
T-P-6Preparation of own projects by students.
Metody nauczaniaM-1Lecture with multimedial presentation
M-2Exercises during laboratories
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: In-class activity and participation.
S-3Ocena podsumowująca: (Practical) Project.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student organizes individual and group work guided by the teacher's instructions.
3,5
4,0
4,5
5,0