Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Gospodarka przestrzenna (N1)

Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Gospodarka przestrzenna
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Statystyka matematyczna
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Agroinżynierii
Nauczyciel odpowiedzialny Sławomir Stankowski <Slawomir.Stankowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marek Bury <Marek.Bury@zut.edu.pl>, Grzegorz Hury <Grzegorz.Hury@zut.edu.pl>, Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl>, 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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA2 9 1,50,50zaliczenie
wykładyW2 9 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki w zakresie szkoły średniej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy w zakresie podstawowycvh metod statystyki matematycznej
C-2Nabycie umiejętności stosowania narzędzi statystycznych do analizy danych oraz interpretowania wyników.
C-3Umiejętność pracy w zespole

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Wyliczanie charakterystyk próby na przykladach liczbowych2
T-A-2Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja, analiza danych przy pomocy testu t studenta .2
T-A-3Analiza doswiadczenia 1-czynnikowego , wyliczenie NIR, interpretacja wyników2
T-A-4Ocena zależności pomiędzy 2 zmiennymi - wyliczenie współczynnika korelacji i prostej regresji, interpretacja wyników2
T-A-5Zastosowanie testów nieparametrycznych , analizy na przykładach liczbowych1
9
wykłady
T-W-1Statystyka opisowa. Populacja i próba1
T-W-2Wnioskowanie statystyczne, testy istotności2
T-W-3Analiza wariancji, testy do porównań średnich2
T-W-4Analiza korelacji i regresji.2
T-W-5Testy nieparametryczne2
9

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Udział studenta w zajęciach.9
A-A-2Samodzielne rozwiązywanie zadań.20
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-A-4Konsultacje z nauczycielem.2
46
wykłady
A-W-1Udział studenta w wykładach.9
A-W-2Praca własna studenta - studiowanie treści wykładów.20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.15
44

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2ćwiczenia przedmiotowe - rozwiązywanie zadań

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny wymagający rozwiązania zadań
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
GP_1A_B50_W01
Student powinien definiować pojęcia z zakresu statystyki oraz rozwiązywać zadania i formułować hipotezy statystyczne.
GP_1A_W04C-1T-W-1, T-W-4, T-W-5, T-W-2, T-W-3M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
GP_1A_B50_U01
Student umie zastosować nabytą wiedzę matematyczno-statystyczną do rozwiązywania praktycznych problemów.
GP_1A_U19C-2T-A-2, T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-5M-2S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
GP_1A_B50_K01
Student ma aktywną postawę w procesie samokształcenia w zakresie wiedzy matematyczno- statystycznej, przydatnej w wykonywanej pracy zawodowej.
GP_1A_K05, GP_1A_K02C-1, C-3T-A-5M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
GP_1A_B50_W01
Student powinien definiować pojęcia z zakresu statystyki oraz rozwiązywać zadania i formułować hipotezy statystyczne.
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym zdobył wiedzę w zakresie statystyki.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
GP_1A_B50_U01
Student umie zastosować nabytą wiedzę matematyczno-statystyczną do rozwiązywania praktycznych problemów.
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym umie stosować nabytą wiedzę do rozwiązywania praktycznych problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
GP_1A_B50_K01
Student ma aktywną postawę w procesie samokształcenia w zakresie wiedzy matematyczno- statystycznej, przydatnej w wykonywanej pracy zawodowej.
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym wykazuje aktywną postawę w procesie samokształcenia i przestrzega zasad etyki.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa, 2002

Literatura dodatkowa

  1. Majkowska M., Matematyka nie tylko dla leśnikow, Wyd. SGGW, Warszawa, 2004

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Wyliczanie charakterystyk próby na przykladach liczbowych2
T-A-2Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja, analiza danych przy pomocy testu t studenta .2
T-A-3Analiza doswiadczenia 1-czynnikowego , wyliczenie NIR, interpretacja wyników2
T-A-4Ocena zależności pomiędzy 2 zmiennymi - wyliczenie współczynnika korelacji i prostej regresji, interpretacja wyników2
T-A-5Zastosowanie testów nieparametrycznych , analizy na przykładach liczbowych1
9

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Statystyka opisowa. Populacja i próba1
T-W-2Wnioskowanie statystyczne, testy istotności2
T-W-3Analiza wariancji, testy do porównań średnich2
T-W-4Analiza korelacji i regresji.2
T-W-5Testy nieparametryczne2
9

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Udział studenta w zajęciach.9
A-A-2Samodzielne rozwiązywanie zadań.20
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-A-4Konsultacje z nauczycielem.2
46
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział studenta w wykładach.9
A-W-2Praca własna studenta - studiowanie treści wykładów.20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.15
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięGP_1A_B50_W01Student powinien definiować pojęcia z zakresu statystyki oraz rozwiązywać zadania i formułować hipotezy statystyczne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówGP_1A_W04ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii, biologii i informatyki przydatną do formułowania i rozwiązywania zadań z zakresu GP
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie podstawowycvh metod statystyki matematycznej
Treści programoweT-W-1Statystyka opisowa. Populacja i próba
T-W-4Analiza korelacji i regresji.
T-W-5Testy nieparametryczne
T-W-2Wnioskowanie statystyczne, testy istotności
T-W-3Analiza wariancji, testy do porównań średnich
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym zdobył wiedzę w zakresie statystyki.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięGP_1A_B50_U01Student umie zastosować nabytą wiedzę matematyczno-statystyczną do rozwiązywania praktycznych problemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówGP_1A_U19wykazuje umiejętność poprawnego wnioskowania na podstawie danych pochodzących z różnych źródeł
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności stosowania narzędzi statystycznych do analizy danych oraz interpretowania wyników.
Treści programoweT-A-2Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja, analiza danych przy pomocy testu t studenta .
T-A-1Wyliczanie charakterystyk próby na przykladach liczbowych
T-A-3Analiza doswiadczenia 1-czynnikowego , wyliczenie NIR, interpretacja wyników
T-A-4Ocena zależności pomiędzy 2 zmiennymi - wyliczenie współczynnika korelacji i prostej regresji, interpretacja wyników
T-A-5Zastosowanie testów nieparametrycznych , analizy na przykładach liczbowych
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia przedmiotowe - rozwiązywanie zadań
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny wymagający rozwiązania zadań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym umie stosować nabytą wiedzę do rozwiązywania praktycznych problemów.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięGP_1A_B50_K01Student ma aktywną postawę w procesie samokształcenia w zakresie wiedzy matematyczno- statystycznej, przydatnej w wykonywanej pracy zawodowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówGP_1A_K05potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
GP_1A_K02potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie podstawowycvh metod statystyki matematycznej
C-3Umiejętność pracy w zespole
Treści programoweT-A-5Zastosowanie testów nieparametrycznych , analizy na przykładach liczbowych
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia przedmiotowe - rozwiązywanie zadań
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny wymagający rozwiązania zadań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w stopniu zadowalającym wykazuje aktywną postawę w procesie samokształcenia i przestrzega zasad etyki.
3,5
4,0
4,5
5,0