Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Technologie materiałowe i spawalnicze (S1)
specjalność: Przetwórstwo tworzyw polimerowych

Sylabus przedmiotu Metody komputerowe i statystyczne w inżynierii:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Technologie materiałowe i spawalnicze
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Metody komputerowe i statystyczne w inżynierii
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zarządzania Produkcją
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Chodźko <Marcin.Chodzko@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 15 2,00,25zaliczenie
wykładyW1 15 1,40,50zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 15 1,60,25zaliczenie

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
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Pojęcia podstawowe - dystrybuanta zmiennej ciągłej i skokowej, funkcja gęstości prawdopodobieństwa, rozkłąd prawdopodobieństwa, wartość oczekiwana, wariancja - ćwiczenia rachunkowe.; Rozkłady dyskretne. Schemat Bernouliego, rozkłąd dwumianowy, yjemny dwumianowy, geometryczny, Poissone' - ćwiczenia rachunkowe.Estymacja punktowa i przedziałowa - ćwiczenia rachunkowe.; Podstawy wnioskowania statystycznego. Ćwiczenia w stawianiu hipotez statystycznych. Wyznaczanie prawdopodobieństwa popełnienia błędy pierwszego rodzaju oraz drugiego rodzaju. Idea p-value i jego interpretacja. Weryfikacja hipotez parametrycznych.; Prawdopodobieństwo całkowite. Twierdzenie Bayesa. Wnioskowanie w oparciu o tę teorię.; Nieparametryczne testy normalności - Test Shapiro Wilka, Lilleforsa.; Zaliczenie15
15
laboratoria
T-L-1Ćwiczenie w programie Excel: Statystyki opisowe, test normalności rozkładu, estymacja przedziałowa; Weryfikacja testów zgodności dla parametrów populacji.; Testy zgodności.; Regresja jednej zmiennej, metoda najmniejszych kwadratów. Ćwiczenie w pakiecie Statistica: Regresja wieloraka, zastosowanie metod krokowych; Opracowanie planu badań dla mieszaniny z użyciem metody sympleks.; Regresja nieliniowa - przykład zastosowania algorytmów optymalizacyjnych. Zaliczenie15
15
wykłady
T-W-1Wykład wstępny. Podstawy modelowania matematycznego, wybór struktury modelu. Podstawy analizy i prezentacji danych.; Statystyki opisowe. Estymacja punktowa oraz przedziałowa. Poziom istotności (ufności). Praktyczny aspekt wyznaczania statystyk opisowych.; Weryfikacja hipotez statystycznych, dotyczących parametrów populacji. Błędy I i II rodzaju, moc testu. Praktyczne aspekty weryfikacji hipotez parametrycznych.; Testy zgodności Chi2 oraz Kołmogorowa. Weryfikacja hipotezy o normalności rozkładu - test Shapiro-Wilka, Lilleforsa. Testy dla hipotez prostych i złożonych. Praktyczne aspekty testów zgodności.; Regresja jednej zmiennej. Metoda najmniejszych kwadratów. Współczynnik korelacji liniowej, dobór postaci modelu i weryfikacja istotności jego elementów.; Regresja wieloraka. Dobór zmiennych, istotność współczynników modelu, współczynnik determinacji. Metody krokowe.Podstawy teorii optymalizacji. Wybór zmiennych, formułowanie funkcji celu, definiowanie ograniczeń. Omówienie wybranego algorytmu optymalizacji. Zaliczenie15
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Praca własna25
A-A-2udział w zajęciach15
40
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowywanie sprawozdań z każdego ćwiczenia laboratoryjnego.35
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Praca własna20
35

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
TMS_1A_A02_W01
Student ma wiedzę na temat metod wnioskowania statystycznego oraz jej praktycznego wykorzystania w analizie wyników pomiarów. Zna podstawy planowania eksperymentu oraz optymalizacji.
TMS_1A_W04C-1, C-2, C-3T-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
TMS_1A_A02_U01
Student potrafi zaplanować eksperyment, dobrać strukturę modelu oraz zinterpetować wyniki pomiarów (badań).
TMS_1A_U06C-4T-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
TMS_1A_A02_K01
Ma świadomość istotności sposobu przygotowania eksperymentu, jego realizacji i krytycznej analizy rezultatów, na decyzje podejmowane w działności inżynierskiej i ich konsekwencje.
TMS_1A_K01C-4T-L-1M-3S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TMS_1A_A02_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
TMS_1A_A02_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
TMS_1A_A02_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 - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Pojęcia podstawowe - dystrybuanta zmiennej ciągłej i skokowej, funkcja gęstości prawdopodobieństwa, rozkłąd prawdopodobieństwa, wartość oczekiwana, wariancja - ćwiczenia rachunkowe.; Rozkłady dyskretne. Schemat Bernouliego, rozkłąd dwumianowy, yjemny dwumianowy, geometryczny, Poissone' - ćwiczenia rachunkowe.Estymacja punktowa i przedziałowa - ćwiczenia rachunkowe.; Podstawy wnioskowania statystycznego. Ćwiczenia w stawianiu hipotez statystycznych. Wyznaczanie prawdopodobieństwa popełnienia błędy pierwszego rodzaju oraz drugiego rodzaju. Idea p-value i jego interpretacja. Weryfikacja hipotez parametrycznych.; Prawdopodobieństwo całkowite. Twierdzenie Bayesa. Wnioskowanie w oparciu o tę teorię.; Nieparametryczne testy normalności - Test Shapiro Wilka, Lilleforsa.; Zaliczenie15
15

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Ćwiczenie w programie Excel: Statystyki opisowe, test normalności rozkładu, estymacja przedziałowa; Weryfikacja testów zgodności dla parametrów populacji.; Testy zgodności.; Regresja jednej zmiennej, metoda najmniejszych kwadratów. Ćwiczenie w pakiecie Statistica: Regresja wieloraka, zastosowanie metod krokowych; Opracowanie planu badań dla mieszaniny z użyciem metody sympleks.; Regresja nieliniowa - przykład zastosowania algorytmów optymalizacyjnych. Zaliczenie15
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wykład wstępny. Podstawy modelowania matematycznego, wybór struktury modelu. Podstawy analizy i prezentacji danych.; Statystyki opisowe. Estymacja punktowa oraz przedziałowa. Poziom istotności (ufności). Praktyczny aspekt wyznaczania statystyk opisowych.; Weryfikacja hipotez statystycznych, dotyczących parametrów populacji. Błędy I i II rodzaju, moc testu. Praktyczne aspekty weryfikacji hipotez parametrycznych.; Testy zgodności Chi2 oraz Kołmogorowa. Weryfikacja hipotezy o normalności rozkładu - test Shapiro-Wilka, Lilleforsa. Testy dla hipotez prostych i złożonych. Praktyczne aspekty testów zgodności.; Regresja jednej zmiennej. Metoda najmniejszych kwadratów. Współczynnik korelacji liniowej, dobór postaci modelu i weryfikacja istotności jego elementów.; Regresja wieloraka. Dobór zmiennych, istotność współczynników modelu, współczynnik determinacji. Metody krokowe.Podstawy teorii optymalizacji. Wybór zmiennych, formułowanie funkcji celu, definiowanie ograniczeń. Omówienie wybranego algorytmu optymalizacji. Zaliczenie15
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Praca własna25
A-A-2udział w zajęciach15
40
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowywanie sprawozdań z każdego ćwiczenia laboratoryjnego.35
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Praca własna20
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTMS_1A_A02_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 studiówTMS_1A_W04Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu wybrane zagadnienia z zakresu wiedzy szczegółowej właściwe dla danej specjalności
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-1Wykład wstępny. Podstawy modelowania matematycznego, wybór struktury modelu. Podstawy analizy i prezentacji danych.; Statystyki opisowe. Estymacja punktowa oraz przedziałowa. Poziom istotności (ufności). Praktyczny aspekt wyznaczania statystyk opisowych.; Weryfikacja hipotez statystycznych, dotyczących parametrów populacji. Błędy I i II rodzaju, moc testu. Praktyczne aspekty weryfikacji hipotez parametrycznych.; Testy zgodności Chi2 oraz Kołmogorowa. Weryfikacja hipotezy o normalności rozkładu - test Shapiro-Wilka, Lilleforsa. Testy dla hipotez prostych i złożonych. Praktyczne aspekty testów zgodności.; Regresja jednej zmiennej. Metoda najmniejszych kwadratów. Współczynnik korelacji liniowej, dobór postaci modelu i weryfikacja istotności jego elementów.; Regresja wieloraka. Dobór zmiennych, istotność współczynników modelu, współczynnik determinacji. Metody krokowe.Podstawy teorii optymalizacji. Wybór zmiennych, formułowanie funkcji celu, definiowanie ograniczeń. Omówienie wybranego algorytmu optymalizacji. Zaliczenie
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 sięTMS_1A_A02_U01Student potrafi zaplanować eksperyment, dobrać strukturę modelu oraz zinterpetować wyniki pomiarów (badań).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTMS_1A_U06Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski
Cel przedmiotuC-4Ukształtować umiejętność wyboru odpowiednich metod do rozwiązania konkretnego problemu badawczego.
Treści programoweT-L-1Ćwiczenie w programie Excel: Statystyki opisowe, test normalności rozkładu, estymacja przedziałowa; Weryfikacja testów zgodności dla parametrów populacji.; Testy zgodności.; Regresja jednej zmiennej, metoda najmniejszych kwadratów. Ćwiczenie w pakiecie Statistica: Regresja wieloraka, zastosowanie metod krokowych; Opracowanie planu badań dla mieszaniny z użyciem metody sympleks.; Regresja nieliniowa - przykład zastosowania algorytmów optymalizacyjnych. Zaliczenie
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 sięTMS_1A_A02_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 studiówTMS_1A_K01Jest gotów do krytycznej oceny posiadanej wiedzy oraz ma świadomość jej znaczenia w procesie rozwiązywania szeregu problemów inżynierskich i technicznych
Cel przedmiotuC-4Ukształtować umiejętność wyboru odpowiednich metod do rozwiązania konkretnego problemu badawczego.
Treści programoweT-L-1Ćwiczenie w programie Excel: Statystyki opisowe, test normalności rozkładu, estymacja przedziałowa; Weryfikacja testów zgodności dla parametrów populacji.; Testy zgodności.; Regresja jednej zmiennej, metoda najmniejszych kwadratów. Ćwiczenie w pakiecie Statistica: Regresja wieloraka, zastosowanie metod krokowych; Opracowanie planu badań dla mieszaniny z użyciem metody sympleks.; Regresja nieliniowa - przykład zastosowania algorytmów optymalizacyjnych. Zaliczenie
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