Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (N1)
specjalność: Zastosowania informatyki

Sylabus przedmiotu Wielowymiarowa analiza statystyczna:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Wielowymiarowa analiza statystyczna
Specjalność Zastosowania informatyki
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Banaś <Joanna.Banas@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Małgorzata Machowska-Szewczyk <Malgorzata.Machowska.Szewczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 10 1,00,26zaliczenie
wykładyW6 10 1,00,44zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA6 10 1,00,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiadomości z zakresu statystyki opisowej i matematycznej, rachunku prawdopodobieństwa, matematyki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Uzyskanie wiedzy z zakresu podstaw teoretycznych wybranych metod analizy wielowymiarowej.
C-2Wykształcenie umiejętności zastosowania poznanych metod analizy wielowymiarowej w badaniach społeczno-gospodarczych, ekonomicznych, medycznych, infomatycznych lub sondażowych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Rozkład dwuwymiarowej zmiennej losowej - wyznaczanie parametrów rozkładów warunkowych oraz brzegowych, badanie niezależnosci zmiennych losowych.2
T-A-2Testowanie normalności rozkładu dwuwymiarowej zmiennej losowej.2
T-A-3Test T2 Hotellinga.2
T-A-4Analiza wariancji - klasyfikacja pojedyncza.2
T-A-5Kolokwium2
10
laboratoria
T-L-1Regresja wieloraka, badanie istotności współczynników oraz analiza reszt. Wyznaczanie współczynników korelacji wielorakiej oraz cząstkowej.2
T-L-2Analiza kanoniczna2
T-L-3Testy ANOVA/MANOVA oraz post hoc.2
T-L-4Analiza dyskryminacyjna: funkcje dyskryminacyjne i ocena ich istnotności, procedury klasyfikacji.2
T-L-5Zaliczenie2
10
wykłady
T-W-1Wielowymiarowe zmienne losowe. Rozkłady wielowymiarowych zmiennych losowych i ich parametry. Dystrybuanta łączna, dystrybuanty rozkładów brzegowych oraz warunkowych. Wielowymiarowy rozkład normalny.2
T-W-2Testowanie normalności rozkładu wielowymiarowego. Testy statystyczne dla wektora średnich (centroidy) populacji.2
T-W-3Funkcja regresji I i II rodzaju. Szacowanie parametrów strukturalnych metodą najmniejszych kwadratów. Warunki dobrej aproksymacji. Metody badania dokładności oszacowanej funkcji regresji. Przyczyny błędów. Proste metody zamiany przypadków nieliniowych regresji na liniowe. Korelacja i regresja wielu zmiennych. Korelacja cząstkowa i wieloraka.2
T-W-4Analiza wariancji (ANOVA) oraz wielowymiarowa analiza wariancji (MANOVA).2
T-W-5Analiza dyskryminacyjna. Konstrukcja funkcji dyskryminacyjnej. Ocena skuteczności modelu.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach audytoryjnych10
A-A-2Przygotowanie do zajęć oraz samodzelnie rozwiązywanie zadań13
A-A-3Studiowanie litaratury5
A-A-4Zaliczenie2
30
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych10
A-L-2Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych10
A-L-3Wykonanie projektu.10
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach10
A-W-2Czytanie literatury8
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia10
A-W-4Zaliczenie2
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
M-2Zajęcia audytoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów.
M-3Zajęcia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów, przy wykorzystaniu do obliczeń jednego z narzędzi: programu komputerowego Statistica 10.0.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu - na podstawie testu jednokrotnego wyboru, zawierający pytania teoretyczne oraz problemowe, sprawdzający wiedzę teoretyczną, umiejętność stosowania jej w praktyce oraz umiejętność interpretacji wyników analiz i formułowania wniosków.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie zajęć audytoryjnych na podstawie kolokwium, polegającgo na samodzielnym rozwiązaniu zadań problemowych.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena zajęć laboratoryjnych na podstawie projektu własnego – projekt weryfikuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie wiedzy i umiejętności. Projekt powinien zawierać zastosowanie wybranej metody analizy wielowymiarowej w klasyfikacji, dyskryminacji lub badaniu zależności na podstawie rzeczywistych danych.

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
IC_1A_O5/02_W01
Student zna podstawowe pojęcia wielowymiarowej analizy statystycznej, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody przekształcania danych statystycznych wykorzystywane w analizach wielowymiarowych.
IC_1A_W01C-1T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-W-3M-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
IC_1A_O5/02_U01
Student umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą wybranych metod wielowymiarowej analizy statystycznej, interpretować otrzymane wyniki oraz wyciągać wnioski.
IC_1A_U01C-2T-L-1, T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5M-3S-3
IC_1A_O5/02_U02
Student potrafi dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację.
IC_1A_U01C-2T-A-3, T-A-4, T-A-2, T-A-1M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O5/02_W01
Student zna podstawowe pojęcia wielowymiarowej analizy statystycznej, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody przekształcania danych statystycznych wykorzystywane w analizach wielowymiarowych.
2,0
3,0Student zna większość podstawowych pojęć wielowymiarowej analizy statystycznej, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi omówić korelację, regresję wieloraką oraz ANOVA, MANOVA.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O5/02_U01
Student umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą wybranych metod wielowymiarowej analizy statystycznej, interpretować otrzymane wyniki oraz wyciągać wnioski.
2,0
3,0Student potrafi prawidłowo wykorzystać funkcje pakietu Statistica 10.0 do przeprowadzenia analizy rzeczywistych danych wielowymiarowych za pomocą wybranej metody.
3,5
4,0Student potrafi prawidłowo wykorzystać funkcje pakietu Statistica 10.0 do przeprowadzenia analizy rzeczywistych danych wielowymiarowych za pomocą wybranej metody oraz poprawnie zinterpretować otrzymane wyniki.
4,5
5,0Student potrafi prawidłowo wykorzystać funkcje pakietu Statistica 10.0 do przeprowadzenia analizy rzeczywistych danych wielowymiarowych za pomocą wybranej metody, poprawnie zinterpretować otrzymane wyniki oraz bezbłędnie sformułować odpowiednie wnioski.
IC_1A_O5/02_U02
Student potrafi dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację.
2,0
3,0Student potrafi obliczyć wartości oczekiwane i wariancje, sprawdzić założenie o normalności dwuwymiarowej zmiennej losowej, prawidłowo sformułować hipotezy, obliczyć wartości statystyk testowych i wyznaczyć obszary krytyczne w testach: Hotellinga oraz ANOVA.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Morrison D. F., Wielowymiarowa analiza statystyczna, PWN, Warszawa, 1990
  2. PanekT., Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, SGH, Warszawa, 2009
  3. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem Statistica Pl na przykładach z medycyny. Tom 2, 3, StatSoft, Warszawa, 2006

Literatura dodatkowa

  1. Aczel Admir D., Statystyka w zarządzaniu, PWN, Warszawa, 2000

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Rozkład dwuwymiarowej zmiennej losowej - wyznaczanie parametrów rozkładów warunkowych oraz brzegowych, badanie niezależnosci zmiennych losowych.2
T-A-2Testowanie normalności rozkładu dwuwymiarowej zmiennej losowej.2
T-A-3Test T2 Hotellinga.2
T-A-4Analiza wariancji - klasyfikacja pojedyncza.2
T-A-5Kolokwium2
10

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Regresja wieloraka, badanie istotności współczynników oraz analiza reszt. Wyznaczanie współczynników korelacji wielorakiej oraz cząstkowej.2
T-L-2Analiza kanoniczna2
T-L-3Testy ANOVA/MANOVA oraz post hoc.2
T-L-4Analiza dyskryminacyjna: funkcje dyskryminacyjne i ocena ich istnotności, procedury klasyfikacji.2
T-L-5Zaliczenie2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wielowymiarowe zmienne losowe. Rozkłady wielowymiarowych zmiennych losowych i ich parametry. Dystrybuanta łączna, dystrybuanty rozkładów brzegowych oraz warunkowych. Wielowymiarowy rozkład normalny.2
T-W-2Testowanie normalności rozkładu wielowymiarowego. Testy statystyczne dla wektora średnich (centroidy) populacji.2
T-W-3Funkcja regresji I i II rodzaju. Szacowanie parametrów strukturalnych metodą najmniejszych kwadratów. Warunki dobrej aproksymacji. Metody badania dokładności oszacowanej funkcji regresji. Przyczyny błędów. Proste metody zamiany przypadków nieliniowych regresji na liniowe. Korelacja i regresja wielu zmiennych. Korelacja cząstkowa i wieloraka.2
T-W-4Analiza wariancji (ANOVA) oraz wielowymiarowa analiza wariancji (MANOVA).2
T-W-5Analiza dyskryminacyjna. Konstrukcja funkcji dyskryminacyjnej. Ocena skuteczności modelu.2
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach audytoryjnych10
A-A-2Przygotowanie do zajęć oraz samodzelnie rozwiązywanie zadań13
A-A-3Studiowanie litaratury5
A-A-4Zaliczenie2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych10
A-L-2Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych10
A-L-3Wykonanie projektu.10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach10
A-W-2Czytanie literatury8
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia10
A-W-4Zaliczenie2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O5/02_W01Student zna podstawowe pojęcia wielowymiarowej analizy statystycznej, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody przekształcania danych statystycznych wykorzystywane w analizach wielowymiarowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_W01Ma wiedzę z zakresu matematyki i fizyki na poziomie niezbędnym do ilościowego opisu, rozumienia i modelowania problemów interdyscyplinarnych.
Cel przedmiotuC-1Uzyskanie wiedzy z zakresu podstaw teoretycznych wybranych metod analizy wielowymiarowej.
Treści programoweT-W-1Wielowymiarowe zmienne losowe. Rozkłady wielowymiarowych zmiennych losowych i ich parametry. Dystrybuanta łączna, dystrybuanty rozkładów brzegowych oraz warunkowych. Wielowymiarowy rozkład normalny.
T-W-4Analiza wariancji (ANOVA) oraz wielowymiarowa analiza wariancji (MANOVA).
T-W-2Testowanie normalności rozkładu wielowymiarowego. Testy statystyczne dla wektora średnich (centroidy) populacji.
T-W-5Analiza dyskryminacyjna. Konstrukcja funkcji dyskryminacyjnej. Ocena skuteczności modelu.
T-W-3Funkcja regresji I i II rodzaju. Szacowanie parametrów strukturalnych metodą najmniejszych kwadratów. Warunki dobrej aproksymacji. Metody badania dokładności oszacowanej funkcji regresji. Przyczyny błędów. Proste metody zamiany przypadków nieliniowych regresji na liniowe. Korelacja i regresja wielu zmiennych. Korelacja cząstkowa i wieloraka.
Metody nauczaniaM-1Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu - na podstawie testu jednokrotnego wyboru, zawierający pytania teoretyczne oraz problemowe, sprawdzający wiedzę teoretyczną, umiejętność stosowania jej w praktyce oraz umiejętność interpretacji wyników analiz i formułowania wniosków.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna większość podstawowych pojęć wielowymiarowej analizy statystycznej, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi omówić korelację, regresję wieloraką oraz ANOVA, MANOVA.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O5/02_U01Student umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą wybranych metod wielowymiarowej analizy statystycznej, interpretować otrzymane wyniki oraz wyciągać wnioski.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_U01Ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
Cel przedmiotuC-2Wykształcenie umiejętności zastosowania poznanych metod analizy wielowymiarowej w badaniach społeczno-gospodarczych, ekonomicznych, medycznych, infomatycznych lub sondażowych.
Treści programoweT-L-1Regresja wieloraka, badanie istotności współczynników oraz analiza reszt. Wyznaczanie współczynników korelacji wielorakiej oraz cząstkowej.
T-L-3Testy ANOVA/MANOVA oraz post hoc.
T-L-2Analiza kanoniczna
T-L-4Analiza dyskryminacyjna: funkcje dyskryminacyjne i ocena ich istnotności, procedury klasyfikacji.
T-L-5Zaliczenie
Metody nauczaniaM-3Zajęcia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów, przy wykorzystaniu do obliczeń jednego z narzędzi: programu komputerowego Statistica 10.0.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Ocena zajęć laboratoryjnych na podstawie projektu własnego – projekt weryfikuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie wiedzy i umiejętności. Projekt powinien zawierać zastosowanie wybranej metody analizy wielowymiarowej w klasyfikacji, dyskryminacji lub badaniu zależności na podstawie rzeczywistych danych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi prawidłowo wykorzystać funkcje pakietu Statistica 10.0 do przeprowadzenia analizy rzeczywistych danych wielowymiarowych za pomocą wybranej metody.
3,5
4,0Student potrafi prawidłowo wykorzystać funkcje pakietu Statistica 10.0 do przeprowadzenia analizy rzeczywistych danych wielowymiarowych za pomocą wybranej metody oraz poprawnie zinterpretować otrzymane wyniki.
4,5
5,0Student potrafi prawidłowo wykorzystać funkcje pakietu Statistica 10.0 do przeprowadzenia analizy rzeczywistych danych wielowymiarowych za pomocą wybranej metody, poprawnie zinterpretować otrzymane wyniki oraz bezbłędnie sformułować odpowiednie wnioski.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O5/02_U02Student potrafi 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 studiówIC_1A_U01Ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
Cel przedmiotuC-2Wykształcenie umiejętności zastosowania poznanych metod analizy wielowymiarowej w badaniach społeczno-gospodarczych, ekonomicznych, medycznych, infomatycznych lub sondażowych.
Treści programoweT-A-3Test T2 Hotellinga.
T-A-4Analiza wariancji - klasyfikacja pojedyncza.
T-A-2Testowanie normalności rozkładu dwuwymiarowej zmiennej losowej.
T-A-1Rozkład dwuwymiarowej zmiennej losowej - wyznaczanie parametrów rozkładów warunkowych oraz brzegowych, badanie niezależnosci zmiennych losowych.
Metody nauczaniaM-2Zajęcia audytoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie zajęć audytoryjnych na podstawie kolokwium, polegającgo na samodzielnym rozwiązaniu zadań problemowych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi obliczyć wartości oczekiwane i wariancje, sprawdzić założenie o normalności dwuwymiarowej zmiennej losowej, prawidłowo sformułować hipotezy, obliczyć wartości statystyk testowych i wyznaczyć obszary krytyczne w testach: Hotellinga oraz ANOVA.
3,5
4,0
4,5
5,0