Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Technologia żywności i żywienie człowieka (N1)
specjalność: technologia i żywienie
Sylabus przedmiotu Statystyka:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Technologia żywności i żywienie człowieka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Statystyka | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Zakład Inżynierii Procesowej i Maszynoznawstwa | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Agnieszka Strzelczak <Agnieszka-Strzelczak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Agnieszka Strzelczak <Agnieszka-Strzelczak@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza z matematyki na poziomie szkoły średniej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Przekazanie wiedzy z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej |
| C-2 | Zapoznanie studentów z zasadami planowania badań i przeprowadzania analiz statystycznych ich wyników |
| C-3 | Ukształtowanie umiejętności analizy błędów pomiarowych |
| C-4 | Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania prawidłowego wnioskowania statystycznego |
| C-5 | Przygotowanie do właściwej interpretacji wyników badań |
| C-6 | Rozwinięcie umiejętności samodzielnego planowania badań i przeprowadzania analiz statystycznych ich wyników |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Analiza błędów pomiarowych | 2 |
| T-A-2 | Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo | 3 |
| T-A-3 | Elementy statystyki opisowej | 3 |
| T-A-4 | Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez | 3 |
| T-A-5 | Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa i krzywoliniowa | 4 |
| T-A-6 | Analiza wariancji | 3 |
| 18 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Statystyka – podstawowe pojęcia, etapy analizy statystycznej, błędy pomiarowe | 1 |
| T-W-2 | Zdarzenia losowe i prawdopodobienstwo | 1 |
| T-W-3 | Jednowymiarowe i wielowymiarowe zmienne losowe | 1 |
| T-W-4 | Elementy statystyki opisowej | 1 |
| T-W-5 | Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez | 2 |
| T-W-6 | Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa i krzywoliniowa | 2 |
| T-W-7 | Analiza wariancji | 1 |
| 9 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 18 |
| A-A-2 | studiowanie literatury | 15 |
| A-A-3 | rozwiązywanie zadań domowych | 15 |
| A-A-4 | konsultacje z prowadzącym | 15 |
| A-A-5 | przygotowanie się do kolokwium | 28 |
| 91 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 9 |
| A-W-2 | konsultacje z prowadzacym | 10 |
| A-W-3 | przygotowanie do egzaminu | 40 |
| 59 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją multimedialną |
| M-2 | Ćwiczenia audytoryjne |
| M-3 | Ćwiczenia rachunkowe |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena rozwiazań zadań domowych |
| S-2 | Ocena formująca: Uczestnictwo w ćwiczneniach |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Egzamin |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_W01 Posiada wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej | TZZ_1A_W09 | R1A_W01, R1A_W05 | InzA_W02, InzA_W05 | C-1 | T-W-7, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-5, T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-3, S-1, S-4 |
| TZZ_1A_B4_W02 Zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych | TZZ_1A_W09 | R1A_W01, R1A_W05 | InzA_W02, InzA_W05 | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-7, T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-5, T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-3, S-1, S-4 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_U01 Potrafi przeprowadzić analizę błędów pomiarowych | TZZ_1A_U29, TZZ_1A_U06, TZZ_1A_U03 | R1A_U05, R1A_U07, R1A_U08 | InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U04, InzA_U05, InzA_U07 | C-3 | T-W-1, T-A-1 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-3, S-1, S-4 |
| TZZ_1A_B4_U02 Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne | TZZ_1A_U05, TZZ_1A_U29, TZZ_1A_U06, TZZ_1A_U01, TZZ_1A_U07, TZZ_1A_U03, TZZ_1A_U04 | R1A_U01, R1A_U05, R1A_U07, R1A_U08, R1A_U10 | InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U04, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07 | C-1, C-4 | T-W-7, T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-5, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-3, S-1, S-4 |
| TZZ_1A_B4_U03 Potrafi właściwie interpretować wyniki badań | TZZ_1A_U29, TZZ_1A_U06, TZZ_1A_U01, TZZ_1A_U07, TZZ_1A_U03 | R1A_U01, R1A_U05, R1A_U07, R1A_U08 | InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U04, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07 | C-1, C-5, C-6 | T-W-7, T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-5, T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-3, S-1, S-4 |
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 | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_K01 Ma świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników | TZZ_1A_K06, TZZ_1A_K05, TZZ_1A_K03, TZZ_1A_K02, TZZ_1A_K04, TZZ_1A_K01 | R1A_K01, R1A_K02, R1A_K03, R1A_K04, R1A_K05, R1A_K06, R1A_K07, R1A_K08 | InzA_K01, InzA_K02 | C-6 | T-W-1, T-W-7, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-5, T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6 | M-1, M-2, M-3 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_W01 Posiada wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej | 2,0 | Student nie posiada wiedzy z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej |
| 3,0 | Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej ale z licznymi błędami | |
| 3,5 | Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej ale ze znacznymi niedociągnięciami | |
| 4,0 | Student posiada dobrą wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej | |
| 4,5 | Student posiada bardzo dobrą wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej | |
| 5,0 | Student posiada znakomitą wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej | |
| TZZ_1A_B4_W02 Zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych | 2,0 | Student nie zna zasad planowania i przeprowadzania analiz statystycznych |
| 3,0 | Student zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych w zadowalającym stopniu, ale z licznymi błędami | |
| 3,5 | Student zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych w zadowalającym stopniu, ale ze znacznymi niedociągnięciami | |
| 4,0 | Student dobrze zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych | |
| 4,5 | Student bardzo dobrze zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych | |
| 5,0 | Student znakomicie zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_U01 Potrafi przeprowadzić analizę błędów pomiarowych | 2,0 | Student nie posiada umiejętności przeprowadzania analizy błędów pomiarowych |
| 3,0 | Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania analizy błędów pomiarowych, ale z licznymi nieprawidłowościami | |
| 3,5 | Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania analizy błędów pomiarowych, ale ze znacznymi niedociągnięciami | |
| 4,0 | Student posiada dobrą umiejętność przeprowadzania analizy błędów pomiarowych | |
| 4,5 | Student posiada bardzo dobrą umiejętność przeprowadzania analizy błędów pomiarowych | |
| 5,0 | Student posiada znakomitą umiejętność przeprowadzania analizy błędów pomiarowych | |
| TZZ_1A_B4_U02 Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne | 2,0 | Student nie posiada umiejętności przeprowadzania wnioskowania statystycznego |
| 3,0 | Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego, ale z licznymi błędami | |
| 3,5 | Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego, ale ze znacznymi niedociągnięciami | |
| 4,0 | Student posiada dobrą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego | |
| 4,5 | Student posiada bardzo dobrą dobrą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego | |
| 5,0 | Student posiada bardzo wybitną umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego | |
| TZZ_1A_B4_U03 Potrafi właściwie interpretować wyniki badań | 2,0 | Student nie potrafi interpretować wyników badań |
| 3,0 | Student potrafi interpretować wyniki badań w zadowalającym stopniu, ale z licznymi blędami | |
| 3,5 | Student potrafi interpretować wyniki badań w zadowalającym stopniu, ale ze znacznymi niedociągnięciami | |
| 4,0 | Student dobrze potrafi interpretować wyniki badań | |
| 4,5 | Student bardzo dobrze potrafi interpretować wyniki badań | |
| 5,0 | Student znakomicie potrafi interpretować wyniki badań |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_K01 Ma świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników | 2,0 | Student nie ma świadomości swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników |
| 3,0 | Student ma częściową świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników | |
| 3,5 | Student ma zadowalającą świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników | |
| 4,0 | Student ma świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników | |
| 4,5 | Student ma znaczną świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników | |
| 5,0 | Student ma pełną świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników |
Literatura podstawowa
- Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach – Rachunek prawdopodobieństwa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2010
- Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach – Statystyka matematyczna, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2010
- Taylor J.R., Wstęp do analizy błędu pomiarowego, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2011
- Sobczyk M., Statystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1996
- Hyb W., Myszewski J., Tablice matematyczne. Cz. II. Statystyka matematyczna, Wyd. SGGW, Warszawa, 1995
Literatura dodatkowa
- Brandt S., Analiza danych. Metody statystyczne i obliczeniowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1999
- Kubicki R., Kulbaczewska M., Dumańska-Małyszko A., Grześkowiak U., Elementy statystyki matematycznej – przykłady, zadania, testy, Wydawnictwo Szczecin, Szczecin, 2007
- Steinhaus H., Orzeł czy reszka?, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2010