Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
specjalność: inżynieria jakości i zarządzanie

Sylabus przedmiotu Statystyka:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne 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 30 2,70,62egzamin
laboratoriaL3 30 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 ze 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-1Organizacja i zarządzanie danymi w pakiecie. Podstawowe funkcje matematyczne i statystyczne.2
T-L-2Zmienne losowe typu dyskretnego, wyznaczanie prawdopodobieństw zdarzeń oraz dystrybuanty.2
T-L-3Zmienne losowe typu ciągłego - wartości krytyczne oraz wartości dystrybuanty. Korzystanie z kalkulatora prawdopodobieństwa w programie.2
T-L-4Graficzna prezentacja rozkładu cechy: tworzenie szeregów rozdzielczych, wyznaczanie histogramów, obliczanie percentyli.2
T-L-5Elementy statystyki opisowej: wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.4
T-L-6Estymacja punktowa oraz przedziałowa.2
T-L-7Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbki pobranej z jednej populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanej oraz wskaźnika struktury).2
T-L-8Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbek pobranych z dwóch populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanych, wskaźników struktury oraz sprawdzenie jednorodności wariancji).2
T-L-9Weryfikacja hipotez dotyczących wariancji lub wartości oczekiwanych w wielu populacjach: jednorodności wariancji, analiza wariancji – klasyfikacja pojedyncza.2
T-L-10Nieparametryczne testy istotności: test zgodności chi2, test zgodności chi2 dla znanych liczebności teoretycznych2
T-L-11Analiza korelacji i regresji liniowej.2
T-L-12Powtórzenie i zadania sprawdzające6
30
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. Pojęcie wektora losowego, charakterystyki liczbowe.8
T-W-2Elementy statystyki opisowej.2
T-W-3Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.4
T-W-4Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach, test sprawdzający hipotezę o równości wariancji rozkładów cechy obserwowanej w kilku populacjach, test analizy wariancji jednoczynnikowej.6
T-W-5Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.2
T-W-6Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: diagram korelacyjny, tablica korelacyjna, współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej. Proste metody zamiany przypadków regresji nieliniowych na liniowe.6
T-W-7Regresja wieloraka. Test niezależności.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Przygotowanie do laboratoriów18
A-L-2Uczestnictwo w zaplanowanych zajęciach30
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia32
A-L-4Odrabianie pracy domowej15
A-L-5konsultacje3
98
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu30
A-W-3Czytanie literatury15
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie2
A-W-5konsultacje3
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 umiejętność 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/2_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-5, T-W-4, T-W-2, T-W-1, T-W-6, T-W-7, T-W-3M-1, M-2S-1, S-3, S-2

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/2_U02
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_U04, ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U18, ZIP_1A_U16T1A_U01, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U13InzA_U01, InzA_U05C-3, C-2, C-1T-L-1, T-L-5, T-L-9, T-L-8, T-L-10, T-L-3, T-L-11, T-L-2, T-L-4, T-L-7, T-L-6M-2, M-1S-2, S-4, S-3, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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/2_K01
rozumie potrzebę korzystania z podejścia ilościowego dla lepszego postrzegania, opisu i analizy otaczającej rzeczywistości ekonomicznej, społecznej, biznesowej
ZIP_1A_K01, ZIP_1A_K03T1A_K01, T1A_K03, T1A_K04, T1A_K05C-1T-W-3, T-W-4M-1, M-2S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_B/2_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. Student zna nieliczne metody wnioskowania statystycznego.
3,5Student zna większość podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać większość metod badania prawidłowości zjawisk masowych. Student zna większość metod wnioskowania statystycznego.
4,0Student zna większość podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać większość metod a także samodzielnie dobrać odpowiednie metody do badania prawidłowości zjawisk masowych. Student zna większość metod wnioskowania statystycznego.
4,5Student zna wszystkie wymagane pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wyjaśnić wszystkie omawiane metody oraz samodzielnie dobrać odpowiednie metody do badania prawidłowości zjawisk masowych. Student zna wszystkie omawiane metody wnioskowania statystycznego.
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. Student zna bardzo dobrze metody wnioskowania statystycznego, samodzielnie wie jak dobrać odpowiednie metody wnioskowania statystycznego w badaniu zjawisk masowych i potrafi uzasadnić ten wybór.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_B/2_U02
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, umie policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa oraz funkcje pakietu Statistica, 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 policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa oraz funkcje pakietu Statistica. Potrafi 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 policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa oraz funkcje pakietu Statistica. 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 policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa oraz funkcje pakietu Statistica. 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 policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa, funkcje pakietu Statistica oraz dokonać standaryzacji zmiennej losowej. 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.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_B/2_K01
rozumie potrzebę korzystania z podejścia ilościowego dla lepszego postrzegania, opisu i analizy otaczającej rzeczywistości ekonomicznej, społecznej, biznesowej
2,0
3,0Student ujawnia przygotowanie i zaangażowanie w trakcie zajęć. Potrafi współpracować w grupie.
3,5
4,0
4,5
5,0

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, 2010
  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-1Organizacja i zarządzanie danymi w pakiecie. Podstawowe funkcje matematyczne i statystyczne.2
T-L-2Zmienne losowe typu dyskretnego, wyznaczanie prawdopodobieństw zdarzeń oraz dystrybuanty.2
T-L-3Zmienne losowe typu ciągłego - wartości krytyczne oraz wartości dystrybuanty. Korzystanie z kalkulatora prawdopodobieństwa w programie.2
T-L-4Graficzna prezentacja rozkładu cechy: tworzenie szeregów rozdzielczych, wyznaczanie histogramów, obliczanie percentyli.2
T-L-5Elementy statystyki opisowej: wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.4
T-L-6Estymacja punktowa oraz przedziałowa.2
T-L-7Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbki pobranej z jednej populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanej oraz wskaźnika struktury).2
T-L-8Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbek pobranych z dwóch populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanych, wskaźników struktury oraz sprawdzenie jednorodności wariancji).2
T-L-9Weryfikacja hipotez dotyczących wariancji lub wartości oczekiwanych w wielu populacjach: jednorodności wariancji, analiza wariancji – klasyfikacja pojedyncza.2
T-L-10Nieparametryczne testy istotności: test zgodności chi2, test zgodności chi2 dla znanych liczebności teoretycznych2
T-L-11Analiza korelacji i regresji liniowej.2
T-L-12Powtórzenie i zadania sprawdzające6
30

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. Pojęcie wektora losowego, charakterystyki liczbowe.8
T-W-2Elementy statystyki opisowej.2
T-W-3Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.4
T-W-4Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach, test sprawdzający hipotezę o równości wariancji rozkładów cechy obserwowanej w kilku populacjach, test analizy wariancji jednoczynnikowej.6
T-W-5Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.2
T-W-6Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: diagram korelacyjny, tablica korelacyjna, współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej. Proste metody zamiany przypadków regresji nieliniowych na liniowe.6
T-W-7Regresja wieloraka. Test niezależności.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Przygotowanie do laboratoriów18
A-L-2Uczestnictwo w zaplanowanych zajęciach30
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia32
A-L-4Odrabianie pracy domowej15
A-L-5konsultacje3
98
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu30
A-W-3Czytanie literatury15
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie2
A-W-5konsultacje3
80
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_B/2_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 ze wymaganiami wnioskowania statystycznego.
Treści programoweT-W-5Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.
T-W-4Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach, test sprawdzający hipotezę o równości wariancji rozkładów cechy obserwowanej w kilku populacjach, test analizy wariancji jednoczynnikowej.
T-W-2Elementy statystyki opisowej.
T-W-1Pojęcia podstawowe z rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta i jej własności. Charakterystyki liczbowe zmiennej losowej. Standaryzacja zmiennej losowej. Pojęcie wektora losowego, charakterystyki liczbowe.
T-W-6Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: diagram korelacyjny, tablica korelacyjna, współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej. Proste metody zamiany przypadków regresji nieliniowych na liniowe.
T-W-7Regresja wieloraka. Test niezależności.
T-W-3Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.
Metody nauczaniaM-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.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin z wykładu w formie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umiejętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
S-3Ocena formująca: Kolokwium polegające na samodzielnym rozwiązaniu zadań problemowych ze statystyki z wykorzystaniem do obliczeń programu Statistica.
S-2Ocena formująca: Sprawdziany na początku zajęć, motywujęce studentów do przygotowania na kolejne zajęcia laboratoryjne.
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. Student zna nieliczne metody wnioskowania statystycznego.
3,5Student zna większość podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać większość metod badania prawidłowości zjawisk masowych. Student zna większość metod wnioskowania statystycznego.
4,0Student zna większość podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać większość metod a także samodzielnie dobrać odpowiednie metody do badania prawidłowości zjawisk masowych. Student zna większość metod wnioskowania statystycznego.
4,5Student zna wszystkie wymagane pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wyjaśnić wszystkie omawiane metody oraz samodzielnie dobrać odpowiednie metody do badania prawidłowości zjawisk masowych. Student zna wszystkie omawiane metody wnioskowania statystycznego.
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. Student zna bardzo dobrze metody wnioskowania statystycznego, samodzielnie wie jak dobrać odpowiednie metody wnioskowania statystycznego w badaniu zjawisk masowych i potrafi uzasadnić ten wybór.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_B/2_U02umie 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_U04ma umiejętności w zakresie pomiaru i analizy podstawowych zjawisk fizycznych związanych z procesami oraz systemami produkcji w wybranym obszarze inżynierii produkcji
ZIP_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_U16ma umiejętności w zakresie komunikowania się z otoczeniem oraz potrafi pozyskiwać informacje z róźnych źródeł, itegrować je, interpretować, wyciągać wnioski a także formułować i uzasadniać opinie
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
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
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
C-1Wykształcenie wiedzy i umiejętności z zakresu projektowania i przeprowadzania badania statystycznego zgodnie ze wymaganiami wnioskowania statystycznego.
Treści programoweT-L-1Organizacja i zarządzanie danymi w pakiecie. Podstawowe funkcje matematyczne i statystyczne.
T-L-5Elementy statystyki opisowej: wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.
T-L-9Weryfikacja hipotez dotyczących wariancji lub wartości oczekiwanych w wielu populacjach: jednorodności wariancji, analiza wariancji – klasyfikacja pojedyncza.
T-L-8Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbek pobranych z dwóch populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanych, wskaźników struktury oraz sprawdzenie jednorodności wariancji).
T-L-10Nieparametryczne testy istotności: test zgodności chi2, test zgodności chi2 dla znanych liczebności teoretycznych
T-L-3Zmienne losowe typu ciągłego - wartości krytyczne oraz wartości dystrybuanty. Korzystanie z kalkulatora prawdopodobieństwa w programie.
T-L-11Analiza korelacji i regresji liniowej.
T-L-2Zmienne losowe typu dyskretnego, wyznaczanie prawdopodobieństw zdarzeń oraz dystrybuanty.
T-L-4Graficzna prezentacja rozkładu cechy: tworzenie szeregów rozdzielczych, wyznaczanie histogramów, obliczanie percentyli.
T-L-7Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbki pobranej z jednej populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanej oraz wskaźnika struktury).
T-L-6Estymacja punktowa oraz przedziałowa.
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-2Ocena formująca: Sprawdziany na początku zajęć, motywujęce studentów do przygotowania na kolejne zajęcia laboratoryjne.
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.
S-3Ocena formująca: Kolokwium polegające na samodzielnym rozwiązaniu zadań problemowych ze statystyki z wykorzystaniem do obliczeń programu Statistica.
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin z wykładu w formie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umiejętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
3,0Student potrafi prawidłowo obliczyć miary tendencji centralnej i rozrzutu opisujące zmienną losową, umie policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa oraz funkcje pakietu Statistica, 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 policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa oraz funkcje pakietu Statistica. Potrafi 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 policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa oraz funkcje pakietu Statistica. 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 policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa oraz funkcje pakietu Statistica. 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 policzyć prawdopodobieństwa zdarzeń, wykorzystując kalkulator prawdopodobieństwa, funkcje pakietu Statistica oraz dokonać standaryzacji zmiennej losowej. 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_B/2_K01rozumie potrzebę korzystania z podejścia ilościowego dla lepszego postrzegania, opisu i analizy otaczającej rzeczywistości ekonomicznej, społecznej, biznesowej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_K01ma świadomość potrzeby dokształcania ze szczególnym uwzględnieniem samokształcenia się
ZIP_1A_K03ma kompetencje w zakresie świadomej odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T1A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
T1A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
T1A_K05prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
Cel przedmiotuC-1Wykształcenie wiedzy i umiejętności z zakresu projektowania i przeprowadzania badania statystycznego zgodnie ze wymaganiami wnioskowania statystycznego.
Treści programoweT-W-3Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.
T-W-4Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach, test sprawdzający hipotezę o równości wariancji rozkładów cechy obserwowanej w kilku populacjach, test analizy wariancji jednoczynnikowej.
Metody nauczaniaM-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.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Sprawdziany na początku zajęć, motywujęce studentów do przygotowania na kolejne zajęcia laboratoryjne.
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin z wykładu w formie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umiejętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ujawnia przygotowanie i zaangażowanie w trakcie zajęć. Potrafi współpracować w grupie.
3,5
4,0
4,5
5,0