Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Mathematical Statistics:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Mathematical Statistics
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny Maciej Oesterreich <Maciej.Oesterreich@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 6,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Completed course of mathematics.
W-2Completed course of statistics (mandatory requirement).

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1The main goal of the course is to gain by student theoretical and practical knowledge of mathematical statistics, descriptive statistics and probability theory.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Basic notions of probability theory.4
T-W-2Random variable and its distribution.4
T-W-3Estimation of population parameters.4
T-W-4Estimator and its properties.4
T-W-5Confidence interval.4
T-W-6Testing statistical hypothesis.6
T-W-7Parametric and nonparametric significance tests.4
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Participation in classes30
A-W-2Consultations with lecturer30
A-W-3Student's own work90
A-W-4Preparatoion for test30
180

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lecture with multimedial presentation
M-2Exercises during laboratories

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: In-class activity and participation.
S-2Ocena podsumowująca: Written tests.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WEKON_1-_MS_W01
The student has knowledge about selected problems of probability theory and statistical inference. Student can use popular statistical software packages in calculations.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WEKON_1-_MS_W01
The student has knowledge about selected problems of probability theory and statistical inference. Student can use popular statistical software packages in calculations.
2,0
3,0The student has basic knowledge about probability theory and statistical inference.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Aczel A. D., Sounderpandian J., Complete Business Statistics, McGraw-Hill/Irwinl, 2008
  2. Anderson D., Sweeney D., Williams T., Statistics for Business and Economics, South-Western Cengage Learning, 2011
  3. Ramsey J., The Elements of Statistics with Applications to Economics and the Social Sciences, South-Western College Pub, 2001

Literatura dodatkowa

  1. Gentle J., Elements of Computational Statistics, Springer, 2005

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Basic notions of probability theory.4
T-W-2Random variable and its distribution.4
T-W-3Estimation of population parameters.4
T-W-4Estimator and its properties.4
T-W-5Confidence interval.4
T-W-6Testing statistical hypothesis.6
T-W-7Parametric and nonparametric significance tests.4
30

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in classes30
A-W-2Consultations with lecturer30
A-W-3Student's own work90
A-W-4Preparatoion for test30
180
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WEKON_1-_MS_W01The student has knowledge about selected problems of probability theory and statistical inference. Student can use popular statistical software packages in calculations.
Cel przedmiotuC-1The main goal of the course is to gain by student theoretical and practical knowledge of mathematical statistics, descriptive statistics and probability theory.
Treści programoweT-W-1Basic notions of probability theory.
T-W-2Random variable and its distribution.
T-W-3Estimation of population parameters.
T-W-4Estimator and its properties.
T-W-5Confidence interval.
T-W-6Testing statistical hypothesis.
T-W-7Parametric and nonparametric significance tests.
Metody nauczaniaM-1Lecture with multimedial presentation
M-2Exercises during laboratories
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Written tests.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student has basic knowledge about probability theory and statistical inference.
3,5
4,0
4,5
5,0