Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Inżynieria rolnicza (S3)
Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna w zastosowaniach:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Inżynieria rolnicza | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | trzeciego stopnia |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Statystyka matematyczna w zastosowaniach | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Fizyki i Agrofizyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Elżbieta Skórska <Elzbieta.Skorska@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Sławomir Stankowski <Slawomir.Stankowski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość matematyki i statystyki na poziomie studiów I stopnia |
| W-2 | Umiejętność logicznego myślenia. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Rozszerzenie i pogłębienie znajomości statystyki matematycznej |
| C-2 | Kształtowanie praktycznego zastosowania statystyki do opracowania wyników doświadczeń. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Zapoznanie się z pakietem „Statistica PL”, sposoby wpisywania danych, importowanie danych z innych programów; statystyki podstawowe - obliczenia parametrów próby. | 2 |
| T-L-2 | Estymacja wartości przeciętnej w populacji. Porównanie dwóch średnich dla zmiennych niepowiązanych i powiązanych. Formułowanie hipotez statystycznych: zerowej i alternatywnej. | 2 |
| T-L-3 | Praktyczne zastosowania analizy wariancji - porównanie wielokrotne, wpływ czynników na analizowane cechy. | 2 |
| T-L-4 | Obliczanie współczynników korelacji i regresji. Konstrukcja wykresów w pakiecie Statistica. Sprawdzanie normalności rozkładu. Praktyczne zastosowania testów nieparametrycznych. | 2 |
| T-L-5 | Zaliczenie zajęć - zadania i test końcowy. | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wiadomości wstępne. Statystyka opisowa. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej. Skale pomiarowe. Miary położenia i dyspersji. Wprowadzenie do pakietu „Statistica PL”. | 2 |
| T-W-2 | Techniki wnioskowania statystycznego – estymacja punktowa i przedziałowa. Budowa przedziału ufności dla wartości przeciętnej i frakcji w populacji. Określenie niezbędnej liczebności próby. Test dla wartości przeciętnej w populacji. Testy dla dwóch prób. Test t - Studenta dla zmiennych niepowiązanych i powiązanych. Weryfikacja hipotez statystycznych. | 2 |
| T-W-3 | Analiza wariancji - założenia i zastosowania. Test Shapiro–Wilka i Levena. Analiza wariancji dla układów czynnikowych. Analiza wariancji dla układów bez powtórzeń. Porównania wielokrotne. | 2 |
| T-W-4 | Analiza korelacji i regresji. Współczynnik korelacji. Regresja liniowa. Regresja wielokrotna. | 2 |
| T-W-5 | Testy nieparametryczne. Test Mana-Whitneya, Wilcoxona, Kruskala–Wallisa. Korelacje nieparametryczne. Test zgodności i niezależności chi2. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-L-2 | rozwiązywanie zadań | 25 |
| A-L-3 | przygotowanie do zaliczenia | 10 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | wykonanie zadanych prac domowych | 35 |
| 45 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład problemowy |
| M-2 | klasyczna metoda problemowa |
| M-3 | metoda przypadków |
| M-4 | dyskusja dydaktyczna |
| M-5 | ćwiczenia z użyciem komputera i programu STATISTICA |
| M-6 | wykład problemowy |
| M-7 | ćwiczenia laboratoryjne z użyciem pakietu statystycznego STATISTICA |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: ocena zadań indywidualnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: ocena z zaliczenia pisemnego |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IR_3-_B01_W01 Ma wiedzę z zakresu zastosowania metod statystycznych dla oceny wyników badań w naukach rolniczych. | TRL_3A_W04 | — | C-1 | T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-W-4, T-W-2 | M-6, M-1, M-2, M-3 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IR_3-_B01_U01 Potrafi posługiwać się programem do statystycznej analizy danych oraz interpretować wyniki tych analiz. | TRL_3A_U02, TRL_3A_U09 | — | C-2 | T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-W-4, T-W-2 | M-7, M-4, M-5 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IR_3-_B01_K01 Ma świadomość ważności dokształcania się w zakresie zastosowań statystyki matematycznej. | TRL_3A_K01 | — | C-1, C-2 | T-W-2 | M-7, M-2, M-3, M-5 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IR_3-_B01_W01 Ma wiedzę z zakresu zastosowania metod statystycznych dla oceny wyników badań w naukach rolniczych. | 2,0 | Nie ma wiedzy z zakresu zastosowania metod statystycznych do oceny wyników badań dotyczących ochrony środowiska. |
| 3,0 | Ma wiedzę z zakresu zastosowania metod statystycznych do oceny wyników badań dotyczących ochrony środowiska. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IR_3-_B01_U01 Potrafi posługiwać się programem do statystycznej analizy danych oraz interpretować wyniki tych analiz. | 2,0 | Nie potrafi posługiwać się programem do statystycznej analizy danych ani interpretować wyników tych analiz. |
| 3,0 | Potrafi posługiwać się programem do statystycznej analizy danych oraz interpretować wyniki tych analiz. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IR_3-_B01_K01 Ma świadomość ważności dokształcania się w zakresie zastosowań statystyki matematycznej. | 2,0 | Nie ma świadomości ważności dokształcania się w zakresie zastosowań statystyki matematycznej. |
| 3,0 | Ma świadomość ważności dokształcania się w zakresie zastosowań statystyki matematycznej. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Gołaszewski J., Statystyka dla przyrodników, Wyd. UWM, Olsztyn, 2003
- Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem Statistica PL t. 1-3., StatSoft, Kraków, 2006
- Markiewska-Krawiec D., Krawiec B., Podstawy statystyki matematycznej, Wyd. AR Szczecin, Szczecin, 2003
Literatura dodatkowa
- Oktaba W., Elementy statystyki matematycznej i metodyka doświadczalnictwa, PWN, Warszawa, 1980
- Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa, 2001
- Sobczyk M., Statystyka, PWN, Warszawa, 2007