Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Gospodarka nieruchomościami
Sylabus przedmiotu Wielowymiarowa analiza porównawcza:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Ekonomia | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Wielowymiarowa analiza porównawcza | ||
Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Iwona Bąk <Iwona.Bak@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | W zakresie wiedzy student powinien posiadać podstawowe wiadomości z zakresu ekonomii, matematyki, statystyki opisowej |
W-2 | W zakresie umiejętności student potrafi przeprowadzić analizy wielowymiarowe z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz wybranych programów komputerowych (STATISTICA). |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Nabycie wiedzy dotyczącej metod wielowymiarowej analizy porównawczej |
C-2 | Umiejętność samodzielnego stosowania metod wielowymiarowej analizy porównawczej oraz interpretacji jej wyników |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Przygotowanie wskaźników do badania | 2 |
T-L-2 | Normalizacja i standaryzacja cech diagnostycznych | 2 |
T-L-3 | Dobór cech diagnostycznych metodą Hellwiga | 2 |
T-L-4 | Konstrukcja wybranych taksonomicznych mierników rozwoju | 2 |
T-L-5 | Grupowanie obiektów metodą Warda i k-średnich | 2 |
T-L-6 | Badanie poprawności grupowania obiektów | 2 |
T-L-7 | Wielowymiarowa analiza korespondencji. Ocena jakości odwzorowania. Interpretacja wyników. | 2 |
T-L-8 | Praktyczne zastosowanie analizy log-liniowej w badaniach | 2 |
T-L-9 | Algorytm budowy funkcji dyskryminacyjnych | 1 |
T-L-10 | Prezentacja pracy zaliczeniowej | 1 |
18 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Podstawowe założenia statystycznej wielowymiarowej analizy porównawczej. Procedura badania taksonomicznego | 1 |
T-W-2 | Ogólne zasady doboru cech diagnostycznych | 1 |
T-W-3 | Taksonomiczne mierniki rozwoju w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych | 2 |
T-W-4 | Analiza skupień | 2 |
T-W-5 | Metody grupowania obiektów. Mierniki oceny poprawności grupowania | 1 |
T-W-6 | Wielokryteriowa klasyfikacja obiektów ekonomicznych | 1 |
T-W-7 | Analiza korespondencji | 1 |
T-W-8 | Klasyfikacja dynamiczna | 1 |
T-W-9 | Analiza log-liniowa | 1 |
T-W-10 | Analiza dyskryminacyjna | 1 |
12 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 18 |
A-L-2 | Przygotowanie się do laboratoriów | 24 |
A-L-3 | Przygotowanie pracy zaliczeniowej | 8 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 12 |
A-W-2 | Studia literaturowe | 28 |
A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu | 8 |
A-W-4 | egzamin | 2 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami |
M-2 | Metoda praktyczna: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz programu Statistica |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Egzamin w formie testu |
S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie aktywności na zajęciach oraz prezentacji pracy zrealizowanej w grupie |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_2A_D1/1.2_W01 Student zna i rozumie zasady stosowania metod wielowymiarowej analizy porównawczej | E_2A_W03, E_2A_W06, E_2A_W01 | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10 | M-1, M-2 | S-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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_2A_D1/1.2_U01 Student potrafi zastosować różne metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | E_2A_U03, E_2A_U01, E_2A_U02 | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10 | M-1, M-2 | S-2 |
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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_2A_D1/1.2_K01 Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z zastosowaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej. | E_2A_K01 | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_2A_D1/1.2_W01 Student zna i rozumie zasady stosowania metod wielowymiarowej analizy porównawczej | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie zasad stosowania metod wielowymiarowej analizy porównawczej |
3,0 | Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
3,5 | Student w stopniu więcej niż dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
4,0 | Student w stopniu dobrym zna i rozumie zasady stosowania metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
4,5 | Student w stopniu więcej niż dobrym zna i rozumie zasady stosowania metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
5,0 | Student w stopniu bardzo dobrym zna i rozumie zasady stosowania metod wielowymiarowej analizy porównawczej |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_2A_D1/1.2_U01 Student potrafi zastosować różne metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | 2,0 | Student nie potrafi zastosować różnych metod wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymanych wyników |
3,0 | Student w stopniu dostatecznym potrafi zastosować różne metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | |
3,5 | Student w stopniu więcej niż dostatecznym potrafi zastosować różne metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | |
4,0 | Student w stopniu dobrym potrafi zastosować różne metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | |
4,5 | Student w stopniu więcej niż dobrym potrafi zastosować różne metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | |
5,0 | Student w stopniu bardzo dobrym potrafi zastosować różne metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_2A_D1/1.2_K01 Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z zastosowaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej. | 2,0 | Student nie jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z zastosowaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej. |
3,0 | Student, z bardzo dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z zastosowaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej. | |
3,5 | Student, z dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z zastosowaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej. | |
4,0 | Student, z niewielką pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z zastosowaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej. | |
4,5 | Student jest gotowy do prawie samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z zastosowaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej. | |
5,0 | Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z zastosowaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej. |
Literatura podstawowa
- Panek T., Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, SGH w Warszawie, Warszawa, 2009
- Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem Statistica PL na przykładach z medycyny, StatSoft, Kraków, 2007, Tom 3: Analizy wielowymiarowe
- Młodak A., Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Difin, Warszawa, 2006
Literatura dodatkowa
- Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Formulas and Tables. Statistical and Econometric Methods, CeDeWu, Warszawa, 2021
- Bąk I., Spoz, A., Ziolo, M., Dylewski, M., Dynamic Analysis of the Similarity of Objects in Research on the Use of Renewable Energy Resources in European Union Countries, 2021, Energies, 14(13): 3952. DOI: https://doi.org/10.3390/en14133952.