Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N1)
specjalność: inżynieria jakości i zarządzanie

Sylabus przedmiotu Statystyka:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Statystyka
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Małgorzata Machowska-Szewczyk <Malgorzata.Machowska.Szewczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 14 2,70,62egzamin
laboratoriaL3 14 3,30,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagania w zakresie wiedzy: student posiada wiadomości z zakresu podstaw analizy matematycznej i elementów rachunku prawdopodobieństwa.
W-2Wymagania w zakresie umiejetości: student potrafi wykonywać operacje matematyczne, posługiwać się arkuszem kalkulacyjnym Excel.
W-3Wymagania w zakresie kompetencji: student potrafi pracować w grupie, samodzielnie opracować informacje na wskazany temat oraz formułować wnioski.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Wykształcenie wiedzy i umiejętności z zakresu projektowania i przeprowadzania badania statystycznego zgodnie z wymaganiami wnioskowania statystycznego.
C-2Wykształcenie umiejętności praktycznego stosowania wiedzy w rozwiązywaniu konkretnych zadań i problemów
C-3Wskazanie możliwości zastosowania metod statystycznych w praktycznych problemach społecznych, ekonomicznych, medycznych, informatycznych i badaniach sondażowych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Kalkulator prawdopodobieństwa w programie Statistica 8.0: wyznaczanie prawdopodobieństw zdarzeń oraz dystrybuanty.2
T-L-2Elementy statystyki opisowej: tworzenie szeregów rozdzielczych, wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.4
T-L-3Estymacja przedziałowa.Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbki pobranej z jednej populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanej oraz wskaźnika struktury).2
T-L-4Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbek pobranych z dwóch populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanych, wskaźników struktury oraz sprawdzenie jednorodności wariancji).2
T-L-5Powtórzenie i zadania sprawdzające2
T-L-6Kolokwium2
14
wykłady
T-W-1Pojęcia podstawowe z rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta i jej własności. Charakterystyki liczbowe zmiennej losowej. Standaryzacja zmiennej losowej.2
T-W-2Elementy statystyki opisowej.2
T-W-3Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.2
T-W-4Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach.4
T-W-5Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.2
T-W-6Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej.2
14

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Przygotowanie do laboratoriów30
A-L-2Uczestnictwo w zaplanowanych zajęciach14
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia32
A-L-4Odrabianie pracy domowej20
A-L-5Konsultacje2
98
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach14
A-W-2Przygotowanie do egzaminu40
A-W-3Czytanie literatury22
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie2
A-W-5konsultacje2
80

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
M-2Ćwiczenia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów, przy wykorzystaniu do obliczeń jednego z narzędzi: programu komputerowego Statistica 8.0.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin z wykładu w formie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umięjętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
S-2Ocena formująca: Sprawdziany na początku zajęć, motywujęce studentów do przygotowania na kolejne zajęcia laboratoryjne.
S-3Ocena formująca: Kolokwium polegające na samodzielnym rozwiązaniu zadań problemowych ze statystyki z wykorzystaniem do obliczeń programu statistica.
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie oceny z kolokwium oraz sprawdzianów, sprawdzających umiejętność stosowania w praktyce nabytej wiedzy oraz wykorzystania narzędzia jakim jest program Statistica 8.0.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_1A_B/02_W01
zna podstawowe pojęcia statystyczne, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody wnioskowania statystycznego
ZIP_1A_W01, ZIP_1A_W04T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07InzA_W02C-1T-W-4, T-W-6, T-W-1, T-W-3, T-W-5, T-W-2M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_1A_B/02_U01
umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą metod statystyki opisowej, interpretować parametry opisowe oraz wyciągać wnioski na podstawie graficznych metod prezentacji danych, potrafi wyznaczyć przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu oraz je zinterpretować, dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację
ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U18, ZIP_1A_U04, ZIP_1A_U17T1A_U01, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U13, T1A_U15InzA_U01, InzA_U05, InzA_U07C-3, C-2T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-2, T-W-5, T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-4, T-W-2M-2, M-1S-1, S-2, S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_B/02_W01
zna podstawowe pojęcia statystyczne, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody wnioskowania statystycznego
2,0Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
3,0Student zna niektóre z podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać nieliczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.
3,5Student zna większość podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać nieliczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.
4,0Student potrafi samodzielnie zdefiniować wszystkie wymagane pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny, potrafi wyjaśnić większość omawianych metod badania prawidłowości zjawisk masowych.
4,5Student potrafi samodzielnie wymienić i zdefiniować wszystkie podstawowe pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny, a także samodzielnie dobrać odpowiednie metody do badania prawidłowości zjawisk masowych i uzasadnić ich wybór.
5,0Student ma wiedzę na temat wszystkich wymaganych pojęć statycznych, zna etapy badania statystycznego, sposoby pozyskiwania i prezentacji danych statystycznych oraz potrafi samodzielnie rozpoznać badaną prawidłowość statystyczną, samodzielnie zaproponować odpowiednie statystyczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_B/02_U01
umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą metod statystyki opisowej, interpretować parametry opisowe oraz wyciągać wnioski na podstawie graficznych metod prezentacji danych, potrafi wyznaczyć przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu oraz je zinterpretować, dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację
2,0Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
3,0Student potrafi prawidłowo obliczyć miary tendencji centralnej i rozrzutu opisujące zmienną losową, potrafi wyznaczać przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu, formułować niektóre hipotezy statystyczne oraz przeprowadzić ich weryfikację za pomocą metod wskazanych przez nauczyciela.
3,5Student potrafi obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową. Umie wyznaczać przedziały ufności dla niektórych parametrów rozkładu, formułować niektóre hipotezy statystyczne oraz przeprowadzić ich weryfikację za pomocą wskazanego przez nauczyciela testu, sprawdzić niektóre założenia niezbędne do wnioskowania.
4,0Student potrafi obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i je zinterpretować. Umie wyznaczać przedziały ufności dla większości parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować większość hipotez statystycznych, sprawdzić większość założeń niezbędnych do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację większości hipotez za pomocą wskazanego przez nauczyciela testu i dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
4,5Student potrafi prawidłowo obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i właściwie je interpretuje. Umie wyznaczać przedziały ufności dla parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić założenia niezbędne do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację większości hipotez i dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
5,0Student potrafi bezbłędnie obliczyć miary pozycji, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i właściwie je interpretuje. Umie bezbłędnie wyznaczać przedziały ufności dla parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować odpowiednie hipotezy statystyczne, dobrać metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić wszystkie założenia niezbędne do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację hipotez i dokonać bezbłędnej interpretacji otrzymanych wyników.

Literatura podstawowa

  1. Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. I i II, PWN, Warszawa, 2002
  2. Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka z pakietem komputerowym Statistica PL. Teoria i zastosowania., C. H. Beck, Warszawa, 2008
  3. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem Statistica Pl na przykładach z medycyny. Tom 1, StatSoft, Warszawa, 2006
  4. Kot S., Jakubowski J., Sokołowski A., Statystyka, Difin, Warszawa, 2007
  5. Sobczyk M., Statystyka, PWN, Warszawa, 2004

Literatura dodatkowa

  1. Sobczyk M., Statystyka, aspekty praktyczne i teoretyczne., UMCS, Lublin, 2006
  2. Aczel A., D., Statystyka w zarządzaniu, PWN, Warszawa, 2000
  3. Kassyk-Rokicka H., Statystyka, zbiór zadań, PWN, Warszawa, 2001
  4. Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWN, Warszawa, 1992
  5. Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka – zadania testowe oraz sylabusy komputerowe, SGH, Warszawa, 1995
  6. Zeliaś A. Pawełek B., Wanat S., Metody statystyczne. Zadania i sprawdziany., PWE, Warszawa, 2002

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Kalkulator prawdopodobieństwa w programie Statistica 8.0: wyznaczanie prawdopodobieństw zdarzeń oraz dystrybuanty.2
T-L-2Elementy statystyki opisowej: tworzenie szeregów rozdzielczych, wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.4
T-L-3Estymacja przedziałowa.Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbki pobranej z jednej populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanej oraz wskaźnika struktury).2
T-L-4Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbek pobranych z dwóch populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanych, wskaźników struktury oraz sprawdzenie jednorodności wariancji).2
T-L-5Powtórzenie i zadania sprawdzające2
T-L-6Kolokwium2
14

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pojęcia podstawowe z rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta i jej własności. Charakterystyki liczbowe zmiennej losowej. Standaryzacja zmiennej losowej.2
T-W-2Elementy statystyki opisowej.2
T-W-3Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.2
T-W-4Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach.4
T-W-5Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.2
T-W-6Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej.2
14

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Przygotowanie do laboratoriów30
A-L-2Uczestnictwo w zaplanowanych zajęciach14
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia32
A-L-4Odrabianie pracy domowej20
A-L-5Konsultacje2
98
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach14
A-W-2Przygotowanie do egzaminu40
A-W-3Czytanie literatury22
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie2
A-W-5konsultacje2
80
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_B/02_W01zna podstawowe pojęcia statystyczne, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody wnioskowania statystycznego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_W01ma wiedzę z matematyki na poziomie wyższym niezbędnym do ilościowego opisu, rozumienia i modelowania problemów
ZIP_1A_W04ma widzę z zakresu planowania i przeprowadzania prostych eksperymentów badawczych (w tym symulacji komputerowej)
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W01ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Wykształcenie wiedzy i umiejętności z zakresu projektowania i przeprowadzania badania statystycznego zgodnie z wymaganiami wnioskowania statystycznego.
Treści programoweT-W-4Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach.
T-W-6Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej.
T-W-1Pojęcia podstawowe z rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta i jej własności. Charakterystyki liczbowe zmiennej losowej. Standaryzacja zmiennej losowej.
T-W-3Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.
T-W-5Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.
T-W-2Elementy statystyki opisowej.
Metody nauczaniaM-1Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin z wykładu w formie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umięjętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
3,0Student zna niektóre z podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać nieliczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.
3,5Student zna większość podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać nieliczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.
4,0Student potrafi samodzielnie zdefiniować wszystkie wymagane pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny, potrafi wyjaśnić większość omawianych metod badania prawidłowości zjawisk masowych.
4,5Student potrafi samodzielnie wymienić i zdefiniować wszystkie podstawowe pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny, a także samodzielnie dobrać odpowiednie metody do badania prawidłowości zjawisk masowych i uzasadnić ich wybór.
5,0Student ma wiedzę na temat wszystkich wymaganych pojęć statycznych, zna etapy badania statystycznego, sposoby pozyskiwania i prezentacji danych statystycznych oraz potrafi samodzielnie rozpoznać badaną prawidłowość statystyczną, samodzielnie zaproponować odpowiednie statystyczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_B/02_U01umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą metod statystyki opisowej, interpretować parametry opisowe oraz wyciągać wnioski na podstawie graficznych metod prezentacji danych, potrafi wyznaczyć przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu oraz je zinterpretować, dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_U25ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U18potrafi planować, przeprowadzać eksperymenty (w tym pomiary i symulacja komputerowa), interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski z eksperymentów
ZIP_1A_U04ma umiejętności w zakresie pomiaru i analizy podstawowych zjawisk fizycznych związanych z procesami oraz systemami produkcji w wybranym obszarze inżynierii produkcji
ZIP_1A_U17ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-3Wskazanie możliwości zastosowania metod statystycznych w praktycznych problemach społecznych, ekonomicznych, medycznych, informatycznych i badaniach sondażowych
C-2Wykształcenie umiejętności praktycznego stosowania wiedzy w rozwiązywaniu konkretnych zadań i problemów
Treści programoweT-L-1Kalkulator prawdopodobieństwa w programie Statistica 8.0: wyznaczanie prawdopodobieństw zdarzeń oraz dystrybuanty.
T-L-4Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbek pobranych z dwóch populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanych, wskaźników struktury oraz sprawdzenie jednorodności wariancji).
T-L-3Estymacja przedziałowa.Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbki pobranej z jednej populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanej oraz wskaźnika struktury).
T-L-2Elementy statystyki opisowej: tworzenie szeregów rozdzielczych, wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.
T-W-5Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.
T-W-1Pojęcia podstawowe z rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta i jej własności. Charakterystyki liczbowe zmiennej losowej. Standaryzacja zmiennej losowej.
T-W-3Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.
T-W-6Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej.
T-W-4Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach.
T-W-2Elementy statystyki opisowej.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów, przy wykorzystaniu do obliczeń jednego z narzędzi: programu komputerowego Statistica 8.0.
M-1Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin z wykładu w formie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umięjętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
S-2Ocena formująca: Sprawdziany na początku zajęć, motywujęce studentów do przygotowania na kolejne zajęcia laboratoryjne.
S-3Ocena formująca: Kolokwium polegające na samodzielnym rozwiązaniu zadań problemowych ze statystyki z wykorzystaniem do obliczeń programu statistica.
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie oceny z kolokwium oraz sprawdzianów, sprawdzających umiejętność stosowania w praktyce nabytej wiedzy oraz wykorzystania narzędzia jakim jest program Statistica 8.0.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
3,0Student potrafi prawidłowo obliczyć miary tendencji centralnej i rozrzutu opisujące zmienną losową, potrafi wyznaczać przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu, formułować niektóre hipotezy statystyczne oraz przeprowadzić ich weryfikację za pomocą metod wskazanych przez nauczyciela.
3,5Student potrafi obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową. Umie wyznaczać przedziały ufności dla niektórych parametrów rozkładu, formułować niektóre hipotezy statystyczne oraz przeprowadzić ich weryfikację za pomocą wskazanego przez nauczyciela testu, sprawdzić niektóre założenia niezbędne do wnioskowania.
4,0Student potrafi obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i je zinterpretować. Umie wyznaczać przedziały ufności dla większości parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować większość hipotez statystycznych, sprawdzić większość założeń niezbędnych do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację większości hipotez za pomocą wskazanego przez nauczyciela testu i dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
4,5Student potrafi prawidłowo obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i właściwie je interpretuje. Umie wyznaczać przedziały ufności dla parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić założenia niezbędne do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację większości hipotez i dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
5,0Student potrafi bezbłędnie obliczyć miary pozycji, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i właściwie je interpretuje. Umie bezbłędnie wyznaczać przedziały ufności dla parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować odpowiednie hipotezy statystyczne, dobrać metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić wszystkie założenia niezbędne do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację hipotez i dokonać bezbłędnej interpretacji otrzymanych wyników.