Wydział Ekonomiczny - Ekonomia 28.09.2023 transfer (N1)
specjalność: Logistyka w przedsiębiorstwie produkcyjnym
Sylabus przedmiotu Podstawy wielowymiarowej analizy danych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Ekonomia 28.09.2023 transfer | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | licencjat | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Podstawy wielowymiarowej analizy danych | ||
| Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Iwona Bąk <Iwona.Bak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| 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 | Wymagania w zakresie wiedzy: znajomość matematyki z zakresu szkoły wyższej, statystyki opisowej oraz zagadnień ekonomicznych. |
| W-2 | Wymagania w zakresie umiejetości: student potrafi wykonywać operacje matematyczne, obliczać i interpretować miary poznane w ramach statystyki opisowej, posługiwać się arkuszem kalkulacyjnym Excel oraz wybranymi pakietami statystycznymi (Statistica). |
| W-3 | Wymagania w zakresie kompetencji: student potrafi pracować w grupie, samodzielnie opracowywać informacje na wskazany temat oraz formułować wnioski |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z metodami wielowymiarowej analizy porównawczej |
| C-2 | Zapoznanie z możliwościami zastosowań metod WAP w badaniach zjawisk społeczno-gospodarczych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica). | 2 |
| T-L-2 | Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji. | 2 |
| T-L-3 | Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe) | 2 |
| T-L-4 | Metody analizy skupień. | 2 |
| T-L-5 | Przygotowanie prac zaliczeniowych. | 2 |
| T-L-6 | Prezentacja prac zaliczeniowych przygotowanych przez studentów. | 2 |
| 12 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego. | 1 |
| T-W-2 | Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych. | 1 |
| T-W-3 | Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania cech diagnostycznych. | 1 |
| T-W-4 | Analiza skupień. | 1 |
| T-W-5 | Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica). | 1 |
| T-W-6 | Zaliczenie pisemne (test) wykladu. | 1 |
| 6 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w laboratoriach | 12 |
| A-L-2 | Studiowanie literatury przedmiotu. | 6 |
| A-L-3 | Przygotowanie projektu. | 7 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach | 6 |
| A-W-2 | Studiowanie literatury | 12 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia. | 7 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami |
| M-2 | Cwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz wybranych programów komputerowych (Statisica) |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę na podstawie projektu wykonywanego w grupach, dotyczącego wykorzystania metod WAP w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych i omówienie badania |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie z wykładu w formie pisemnej (test). |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_D1/09_W01 Zna wybrane metody wielowymiarowej analizy danych. | E_1A_W06, E_1A_W07 | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_D1/09_U01 potrafi zastosować podstawowe metody WAP w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych | E_1A_U01, E_1A_U02, E_1A_U03, E_1A_U04, E_1A_U07, E_1A_U09, E_1A_U12, E_1A_U13, E_1A_U14, E_1A_U21 | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-W-2, T-W-3, T-L-5, T-L-6 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
| E_1A_D1/09_U02 potrafi wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i program Statistica w analizie taksonomicznej | E_1A_U01, E_1A_U07, E_1A_U08, E_1A_U09, E_1A_U17 | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-W-2, T-W-3, T-L-2, T-W-5, T-W-4, T-L-5, T-L-6 | M-1, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_D1/09_K01 Student opanował zasady samodzielnego rozwiązywania problemów | E_1A_K01, E_1A_K04 | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_D1/09_W01 Zna wybrane metody wielowymiarowej analizy danych. | 2,0 | nie zna wybranych metod wielowymiarowej analizy danych |
| 3,0 | zna częściowo wybrane metody wielowymiarowej analizy danych | |
| 3,5 | zna większość wybranych metod wielowymiarowej analizy danych | |
| 4,0 | zna dobrze wybrane metody wielowymiarowej analizy danych | |
| 4,5 | zna dobrze wybrane metody wielowymiarowej analizy danych i potrafi samodzielnie zinterpretować wyniki | |
| 5,0 | zna bardzo dobrze wybrane metody wielowymiarowej analizy danych i potrafi samodzielnie zinterpretować wyniki |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_D1/09_U01 potrafi zastosować podstawowe metody WAP w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych | 2,0 | nie potrafi zastosować podstawowych metod WAP w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych |
| 3,0 | potrafi zastosować częściowo podstawowe metody WAP w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych | |
| 3,5 | potrafi zastosować większość elementów podstawowych metod WAP w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych | |
| 4,0 | potrafi zastosować podstawowe metody WAP w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych | |
| 4,5 | potrafi samodzielnie zastosować podstawowe metody WAP w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych | |
| 5,0 | potrafi zastosować bezbłędnie podstawowe metody WAP w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych | |
| E_1A_D1/09_U02 potrafi wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i program Statistica w analizie taksonomicznej | 2,0 | nie potrafi wykorzystać arkusza kalkulacyjnego Excel i programu Statistica w analizie taksonomicznej |
| 3,0 | potrafi wykorzystać pewne elementy arkusza kalkulacyjnego Excel i programu Statistica w analizie taksonomicznej | |
| 3,5 | potrafi wykorzystać większość elementów arkusza kalkulacyjnego Excel i programu Statistica w analizie taksonomicznej | |
| 4,0 | potrafi wykorzystać prawidłowo arkusz kalkulacyjny Excel i programu Statistica w analizie taksonomicznej | |
| 4,5 | potrafi wykorzystać prawidłowo i samodzielnie arkusz kalkulacyjny Excel i programu Statistica w analizie taksonomicznej | |
| 5,0 | potrafi wykorzystać bezbłędnie arkusz kalkulacyjny Excel i programu Statistica w analizie taksonomicznej |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_D1/09_K01 Student opanował zasady samodzielnego rozwiązywania problemów | 2,0 | Student nie opanował zasad samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych. |
| 3,0 | potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie taksonomiczne, a przy pomocy nauczyciela zorganizować grupowy projekt badawczy. | |
| 3,5 | potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie taksonomiczne i zorganizować grupowy projekt badawczy | |
| 4,0 | opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, zprzy pomocynauczyciela identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu i dokonać wstępnej analizy uzyskanych wyników | |
| 4,5 | opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, a także dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników | |
| 5,0 | opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników, wykorzystać wszystkie moduły poznanych pakietów statystycznych |
Literatura podstawowa
- Młodak A., Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, DIFIN, Warszawa, 2006
- Balicki A., Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk, 2009
- Frątczak E., Gołata E., Ptak-Chmielewska A., Pęczkowski M., Wielowymiarowa analiza statystyczna. Teoria – przykłady zastosowań z systemem SAS, Wydawnictwo SGH w Warszawie, Warszawa, 2009
- Panek T., Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, Wydawnictwo SGH w Warszawie, Warszawa, 2009
- Bąk I., Taksonomiczne mierniki rozwoju w badaniu jakości środowiska przyrodniczego na obszarach wiejskich Polski, Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomiczno-Społecznej w Ostrołęce, 2017, 26(3), s. 54-63
- Bąk I., Wawrzyniak K., The use of multidimensional statistical analysis methods in the burnout study of teachers and lecturers at univ, Folia Oeconomica Stetinensia, 2020, 20(1), s. 45-61
- Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Formulas and Tables. Statistical and econometric methods, CeDeWu, Warszawa, 2021
Literatura dodatkowa
- Bąk I., Cheba K., The Application of Multi-Criteria Taxonomy to Comparative Analysis of Structures of Sustainable Development, Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2019, 344(5), s. 29-47