Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Ogrodnictwo (S1)
Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Ogrodnictwo | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | 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>, Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl>, Cezary Podsiadło <Cezary.Podsiadlo@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 | Podstawowe wiadomości z zakresu matematyki ze szkoły średniej |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Kształtowanie świadomości o roli statystyki w tworzeniu nowej wiedzy |
C-2 | Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod statystycznych stosowanych w badaniach rolniczych |
C-3 | Nabycie przez studenta umiejetnosci analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej oraz tabelarycznej |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
T-A-1 | Elementy statystyki opisowej, miary tendencji centralnej, rozproszenia, kształtu i ich interpretacja | 2 |
T-A-2 | Wykorzystanie testu t-Studenta do weryfikacji hipotez statystycznych i tworzenia przedziałów ufności | 2 |
T-A-3 | Analiza doświadczenia w układzie kompletnej randomizacji, interpretacja jakosciowa wyników na podstawie testu F, porównania wielokrotne średnich | 2 |
T-A-4 | Ocena zależności pomiedzy zmiennymi, wyliczenie wspołczynników korelacji, determinacji i regresji, interpretacja, graficzne przedstawienie | 2 |
8 | ||
laboratoria | ||
T-L-1 | Wyliczanie przykładów w programie komputerowym | 7 |
7 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wiadomości wstępne, analiza struktury zbiorowości statystycznej, skale pomiarowe | 2 |
T-W-2 | Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych | 2 |
T-W-3 | Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego | 2 |
T-W-4 | Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe | 2 |
T-W-5 | Metody porównań srednich | 2 |
T-W-6 | Korelacja i regresja prosta | 2 |
T-W-7 | Transformacja wyników, testy nieparametryczne | 2 |
T-W-8 | Zasady opracowania wyników badań | 1 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
A-A-1 | Uczestnictwo w ćwiczeniach audytoryjnych | 8 |
A-A-2 | Przygotowanie do zajęć audytoryjnych | 22 |
30 | ||
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 7 |
A-L-2 | przygotowanie do zajęć | 23 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w wykładzie | 15 |
A-W-2 | Studiowanie materiału wykładowego | 15 |
30 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | wykład |
M-2 | Ćwiczenia audytoryjne |
M-3 | Prace kontrolne |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych |
S-2 | Ocena podsumowująca: zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych |
S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
OG_1A_B06_W01 Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych | OG_1A_W02 | — | — | C-2 | T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-2 | M-1 | S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
OG_1A_B06_U01 Ma umiejętność analizy danych pochodzących z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków ora prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej | OG_1A_U01, OG_1A_U08 | — | — | C-3 | T-A-1, T-A-2, T-A-4, T-A-3 | M-2 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
OG_1A_B06_K01 Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce | OG_1A_K01 | — | — | C-3 | T-W-8 | M-1, M-2 | S-1, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
OG_1A_B06_W01 Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystać metod statystycznych do do analizy wyników |
3,0 | Student potrafi wykorzystać tylko część metod statystycznych do do analizy wyników | |
3,5 | Student potrafi wykorzystaćpoprawnie metody statystyczne do do analizy wyników | |
4,0 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do do analizy wyników, ma umiejętnośc wyboru najwłaściwszej metody | |
4,5 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do do analizy wyników, ma umiejętnośc wyboru najwłaściwszej metody, potrafi porównać ich przydatność | |
5,0 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do do analizy wyników, ma umiejętnośc wyboru najwłaściwszej metody, potrafi porównać ich przydatność, potrafi uzasadnić wybór metody |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
OG_1A_B06_U01 Ma umiejętność analizy danych pochodzących z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków ora prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej | 2,0 | Student nie ma umiejętności analizy danych i wyciagania wniosków |
3,0 | Student ma umiejętność analizy danych | |
3,5 | Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków | |
4,0 | Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników | |
4,5 | Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników. Posiada umiejetność panowania badań | |
5,0 | Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników. Posiada umiejetność panowania badań i krytycznej ceny opracowań statystycznych |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
OG_1A_B06_K01 Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce | 2,0 | Nie wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy |
3,0 | Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy | |
3,5 | Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy i jest chętny do podzielenia sie nią | |
4,0 | Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy i jest chętny do podzielenia sie nią. Stara sie postrzegać błędy w zastosowaniach metod statystycznych | |
4,5 | Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy i jest chętny do podzielenia sie nią. Stara sie postrzegać błędy w zastosowaniach metod statystycznych. Wyraża opinie w przypadku stwierdzenia nieprawidłowości | |
5,0 | Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy i jest chętny do podzielenia sie nią. Stara sie postrzegać błędy w zastosowaniach metod statystycznych. Wyraża opinie w przypadku stwierdzenia nieprawidłowości. Jest zainteresowany poszerzaniem swojej wiedzy |
Literatura podstawowa
- Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, PWN, 2009
- Dobek A, Szwaczkowski T, Statystyka matematyczna dla biologów, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań, 2007
Literatura dodatkowa
- Markiewska-Krawiec D., Krawiec B., Podstawy statystyki matematycznej, Wydawnictwo Akademii rolniczej w Szczecinie, Szczecin, 2001