Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N1)
specjalność: Logistyka w przedsiębiorstwie produkcyjnym
Sylabus przedmiotu Podstawy wielowymiarowej analizy danych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Ekonomia | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | licencjat | ||
Obszary studiów | nauki społeczne | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Podstawy wielowymiarowej analizy danych | ||
Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Agnieszka Sompolska-Rzechuła <Agnieszka.Sompolska-Rzechula@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 1,0 | ECTS (formy) | 1,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wymagania w zakresie wiedzy: znajomosc matematyki z zakresu szkoły wyzszej, statystyki opisowej oraz zagadnien ekonomicznych |
W-2 | Wymagania w zakresie umiejetosci: student potrafi wykonywac operacje matematyczne, obliczać i interpretoawać miary poznane w ramach statystyki opisowej, posługiwać sie arkuszem kalkulacyjnym Excel oraz wybranymi pakietami statystycznymi (Statgraphics i 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 | Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego | 1 |
T-L-2 | Statystyczne metody doboru zmiennych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji, odległości w taksonomii | 1 |
T-L-3 | Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe) | 2 |
T-L-4 | Wykorzystanie wybranych metod taksonomicznych w badaniach społeczno-gospodarczych | 2 |
6 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Pojęcia taksonomiczne: obiektu, cechy, określenie klasyfikacji, zagadnienie klasyfikacyjne, etapy badania taksonomicznego oraz dziedziny zastosowań metod taksonomicznych | 1 |
T-W-2 | Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych: zasady doboru zmiennych, sposoby normowania cech, pomiar w klasyfikacji: miary odległości, miary podobieństwa | 1 |
T-W-3 | Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania zmiennych | 1 |
T-W-4 | Wybrane metody taksonomiczne oparte na macierzy odległości między obiektami, klasyfikacja metod, metody hierarchiczne i niehierarchiczne, metody grupowania, metody optymalizacyjno-iteracyjne | 2 |
T-W-5 | Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Taksonomia numeryczna, Statistica | 2 |
7 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Udział w laboratoriach | 6 |
A-L-2 | Przygotowanie projektu | 9 |
15 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Udział w wykładach | 7 |
A-W-2 | Studiowanie literatury | 8 |
15 |
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 (Statgraphics, 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 formująca: Sprawdziany na poczatku zajec, motywujace studentów do przygotowania na kolejne cwiczenia |
S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie z wykładu w formie testu jednokrotnego wyboru |
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_D1/5_W01 zna wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej | E_1A_W02, E_1A_W05, E_1A_W01, E_1A_W06, E_1A_W07 | — | C-2, C-1 | T-L-3, T-L-1, T-L-2, T-L-4 | M-1, M-2 | S-3 |
E_1A_D1/5_W02 zna popularne pakiety statystyczne | E_1A_W01, E_1A_W06, E_1A_W07 | — | C-2, C-1 | T-W-5 | M-2 | S-2, S-1 |
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_D1/5_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_U08, E_1A_U12, E_1A_U07, E_1A_U09, E_1A_U14, E_1A_U13 | — | C-2, C-1 | T-L-3, T-L-1, T-L-2, T-L-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-2, S-3, S-1 |
E_1A_D1/5_U02 potrafi wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i programy statystycznych: Statgraphics i Statistica w analizie taksonomicznej | E_1A_U01, E_1A_U02, E_1A_U03, E_1A_U12, E_1A_U07, E_1A_U17, E_1A_U15 | — | C-2, C-1 | T-W-2, T-W-5, T-W-4, T-W-3 | M-1, M-2 | S-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_D1/5_K01 opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej | E_1A_K06, E_1A_K09, E_1A_K01, E_1A_K02, E_1A_K03 | — | C-2 | T-L-3, T-L-1, T-L-2, T-L-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-2, S-3, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_1A_D1/5_W01 zna wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej | 2,0 | nie zna wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej |
3,0 | zna nieliczne wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej | |
3,5 | zna większość wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
4,0 | zna dobrze wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej | |
4,5 | zna dobrze większość wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
5,0 | zna bardzo dobrze wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej | |
E_1A_D1/5_W02 zna popularne pakiety statystyczne | 2,0 | nie zna popularnych pakietów statystycznych |
3,0 | zna częściowo popularne pakiety statystyczne | |
3,5 | zna większość elementów popularnych pakietów statystycznych | |
4,0 | zna dobrze wybrane popularne pakiety statystyczne | |
4,5 | zna dobrze popularne pakiety statystyczne | |
5,0 | zna bardzo dobrze popularne pakiety statystyczne |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_1A_D1/5_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_D1/5_U02 potrafi wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i programy statystycznych: Statgraphics i Statistica w analizie taksonomicznej | 2,0 | nie potrafi wykorzystać arkusza kalkulacyjnego Excel i programów statystycznych: Statgraphics i Statistica w analizie taksonomicznej |
3,0 | potrafi wykorzystać pewne elementy arkusza kalkulacyjnego Excel i programów statystycznych: Statgraphics i Statistica w analizie taksonomicznej | |
3,5 | potrafi wykorzystać większość elementów arkusza kalkulacyjnego Excel i programów statystycznych: Statgraphics i Statistica w analizie taksonomicznej | |
4,0 | potrafi wykorzystać prawidłowo arkusz kalkulacyjny Excel i programy statystycznych: Statgraphics i Statistica w analizie taksonomicznej | |
4,5 | potrafi wykorzystać prawidłowo i samodzielnie arkusz kalkulacyjny Excel i programy statystyczne: Statgraphics i Statistica w analizie taksonomicznej | |
5,0 | potrafi wykorzystać bezbłędnie arkusz kalkulacyjny Excel i programy statystyczne: Statgraphics i Statistica w analizie taksonomicznej |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_1A_D1/5_K01 opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej | 2,0 | nie opanował zasad pracy indywidualnej oraz zespołowej |
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
- Jajuga K., Statystyczna analiza wielowymiarowa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1993
- Nowak E., Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych, PWE, Warszawa, 1990
- Pociecha J., Podolec B., Sokołowski A., Metody taksonomiczne w badaniach społeczno–gospodarczych, PWN, Warszawa, 1988
- Ostasiewicz W. (red.), Statystyczne metody analizy danych, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław, 1998
- 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
Literatura dodatkowa
- Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk społeczno–gospodarczych, PWN, Warszawa, 1989