Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Ochrona środowiska (N2)

Sylabus przedmiotu Statystyka i modelowanie w naukach o środowisku:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ochrona środowiska
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Statystyka i modelowanie w naukach o środowisku
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) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 6 1,00,30zaliczenie
laboratoriaL1 12 2,00,30zaliczenie
wykładyW1 10 1,00,40egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Zaliczone zajęcia z matematyki i statystyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z metodami statystycznymi analizy danych
C-2Wyksztalcenie umiejętności wyboru odpowiednich metod statystycznych w zależności od rodzaju zagadnienia i celu badań
C-3Przygotowanie do wykonywania opracowań i wyciągania wniosków

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Rozkłady zmiennych losowych1
T-A-2Analiza struktury zbiorowości statystycznej1
T-A-3Estymacja punktowa i przedziałowa. Testy istotności - właściwości i zastosowanie1
T-A-4Pojęcie interakcji, doświadczenia dwuczynikowe. Tworzenie grup jednorodnych, wnioskowanie1
T-A-5Weryfikacja istotności regresji. Metody wygładzania szeregów czasowych1
T-A-6Zastosowanie testów nieparametrycznychdo analizy danych ankietowych. Zasady opracowania wyników1
6
laboratoria
T-L-1Wyliczanie prawdopodobieństw zdarzeń prostych i złożonych na przykładach2
T-L-2Wyliczenie miar tendencji centralnej, zmienności i kształtu oraz ich interpretacja. Budowa szeregu rozdzielczego zmiennej ciagłej1
T-L-3Wyliczenie estymatorów punktowych na przykładach. Konstrukcja przedziałów ufności dla średniej i różnicy pomiędzy srednimi1
T-L-4Porównanie dwóch średnich przy zastosowaniu testu t-Studenta. porównanie ze średnią wzorcową1
T-L-5Analiza doświadczenia 1-czynnikowego w ukladzie kompletnej randomizacji. Interpretacja wyników na podstawie testu F1
T-L-6Wyliczanie wartości NIR przy użyciu różnych procedur. Tworzenie grup jednorodnych i interpretacja wyników2
T-L-7Ocena zależności pomiedzy 2 zmiennymi, wyliczenie równania regresji, ocena istotności regresji1
T-L-8Określenie zależności pomiedzy wieloma zmiennymi, wyliczenie współczynnika regresji wielokrotnej, zastosowanie różnych metod otrzymywania równań regresji1
T-L-9Wykorzystanie regresji do analizy szeregów czasowych -analiza na przykładzie liczbowym1
T-L-10Wyliczenie analizy składowych głównych na przykładzie liczbowym, interpretacja graficzna1
12
wykłady
T-W-1Podstawy rachunku prawdopodobieństwa, elementy kombinatoryki1
T-W-2Podstawowe pojęcia statystyki, statystyka opisowa1
T-W-3Estymatory -właściwości, zasady wnioskowania statystycznego1
T-W-4Weryfikacja hipotez statystycznych1
T-W-5Analiza wariancji jako jakościowa metoda statystyczna, układy doświadczeń 1-czynnikowych1
T-W-6Porównania wielokrotne średnich1
T-W-7Korelacja i regresja prosta oraz wielokrotna1
T-W-8Analiza szeregów czasowych1
T-W-9Metody nieparametryczne - testy zgodności, jednorodności i niezależności1
T-W-10Wprowadzenie do metod wielowymiarowej analizy danych1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Przygotowanie do zajęć10
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia10
30
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Przygotowanie do zajeć20
A-L-3Wkonanie prac kontrolnych10
A-L-4Udział w konsultacjach10
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Przygotowanie do zajęć10
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wyklad informacyjny
M-2Ćwiczenia audytoryjne
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Sprawdziany pisemne
S-2Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny

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
OS_2A_B01_W02
Ma wiedzę na temat metod statystycznych stosowanych do analizy danych w naukach o środowisku
OS_2A_W02, OS_2A_W06C-1T-W-8, T-W-7, T-W-6, T-W-5, T-W-4, T-W-3, T-W-2, T-W-1, T-W-10, T-W-9M-1, M-2S-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
OS_2A_B01_U01
Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski
OS_2A_U01, OS_2A_U02C-3, C-2T-A-3, T-A-4, T-A-1, T-A-2, T-A-6, T-A-5, T-L-1, T-L-6, T-L-10, T-L-9, T-L-8, T-L-7, T-L-5, T-L-4, T-L-3, T-L-2M-2, M-3S-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
OS_2A_B01_K01
Potrafi inspirować i organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
OS_2A_K01, OS_2A_K06C-3, C-2T-L-1, T-L-6, T-L-10, T-L-9, T-L-8, T-L-7, T-L-5, T-L-4, T-L-3, T-L-2M-2, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
OS_2A_B01_W02
Ma wiedzę na temat metod statystycznych stosowanych do analizy danych w naukach o środowisku
2,0Nie ma wiedzy na temat metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku
3,0Ma wiedzę na temat wybranych metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku
3,5Ma wiedzę na temat metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku
4,0Zna wiekszość metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku, potrafi je scharakteryzować
4,5Zna wiekszość metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku, potrafi je scharakteryzować, wskazać ich zastosowanie
5,0Zna wiekszość metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku, potrafi je scharakteryzować, wskazać ich zastosowanie i porównać

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
OS_2A_B01_U01
Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski
2,0Nie posiada umiejętności stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski
3,0Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych
3,5Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty
4,0Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki
4,5Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski
5,0Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski. Ma umiejetność krytycznej analizy przeprowadzonych badań

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
OS_2A_B01_K01
Potrafi inspirować i organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
2,0Nie wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
3,0Wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
3,5Potrafi organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
4,0Potrafi inspirować i organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
4,5Potrafi inspirować i organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań, jest aktywny w podnoszeniu swojej wiedzy
5,0Potrafi inspirować i organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań, jest aktywny w podnoszeniu swojej wiedzy i aktywizacji innych osób

Literatura podstawowa

  1. Wagner W., Błażczak P, Statystyka matematyczna z elementami doświadczalnictwa, Wyydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań, 1986
  2. Dobek A., Szwaczkowski T., Statystyka matematyczna dla biologów, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Kala R., Wprowadzenie do statystyki i ekonometrii, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w poznaniu, Poznań, 2003

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Rozkłady zmiennych losowych1
T-A-2Analiza struktury zbiorowości statystycznej1
T-A-3Estymacja punktowa i przedziałowa. Testy istotności - właściwości i zastosowanie1
T-A-4Pojęcie interakcji, doświadczenia dwuczynikowe. Tworzenie grup jednorodnych, wnioskowanie1
T-A-5Weryfikacja istotności regresji. Metody wygładzania szeregów czasowych1
T-A-6Zastosowanie testów nieparametrycznychdo analizy danych ankietowych. Zasady opracowania wyników1
6

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wyliczanie prawdopodobieństw zdarzeń prostych i złożonych na przykładach2
T-L-2Wyliczenie miar tendencji centralnej, zmienności i kształtu oraz ich interpretacja. Budowa szeregu rozdzielczego zmiennej ciagłej1
T-L-3Wyliczenie estymatorów punktowych na przykładach. Konstrukcja przedziałów ufności dla średniej i różnicy pomiędzy srednimi1
T-L-4Porównanie dwóch średnich przy zastosowaniu testu t-Studenta. porównanie ze średnią wzorcową1
T-L-5Analiza doświadczenia 1-czynnikowego w ukladzie kompletnej randomizacji. Interpretacja wyników na podstawie testu F1
T-L-6Wyliczanie wartości NIR przy użyciu różnych procedur. Tworzenie grup jednorodnych i interpretacja wyników2
T-L-7Ocena zależności pomiedzy 2 zmiennymi, wyliczenie równania regresji, ocena istotności regresji1
T-L-8Określenie zależności pomiedzy wieloma zmiennymi, wyliczenie współczynnika regresji wielokrotnej, zastosowanie różnych metod otrzymywania równań regresji1
T-L-9Wykorzystanie regresji do analizy szeregów czasowych -analiza na przykładzie liczbowym1
T-L-10Wyliczenie analizy składowych głównych na przykładzie liczbowym, interpretacja graficzna1
12

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawy rachunku prawdopodobieństwa, elementy kombinatoryki1
T-W-2Podstawowe pojęcia statystyki, statystyka opisowa1
T-W-3Estymatory -właściwości, zasady wnioskowania statystycznego1
T-W-4Weryfikacja hipotez statystycznych1
T-W-5Analiza wariancji jako jakościowa metoda statystyczna, układy doświadczeń 1-czynnikowych1
T-W-6Porównania wielokrotne średnich1
T-W-7Korelacja i regresja prosta oraz wielokrotna1
T-W-8Analiza szeregów czasowych1
T-W-9Metody nieparametryczne - testy zgodności, jednorodności i niezależności1
T-W-10Wprowadzenie do metod wielowymiarowej analizy danych1
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Przygotowanie do zajęć10
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Przygotowanie do zajeć20
A-L-3Wkonanie prac kontrolnych10
A-L-4Udział w konsultacjach10
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Przygotowanie do zajęć10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięOS_2A_B01_W02Ma wiedzę na temat metod statystycznych stosowanych do analizy danych w naukach o środowisku
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOS_2A_W02Ma rozszerzoną wiedzę z zakresu metod matematycznych oraz metod badania wielkości fizycznych stosowanych w naukach o środowisku. Ma zaawansowana wiedzę na temat właściwości pierwiastków oraz związków organicznych i nieorganicznych. Posiada podstawy techniki i kształtowania środowiska.
OS_2A_W06Ma pogłębioną wiedze na temat struktury, mechanizmów i funkcji procesów życiowych organizmów na różnych poziomach złożoności ich organizacji. Posiada rozszerzoną wiedzę na temat metod, technik, narzędzi stosowanych przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu ochrony i kształtowania środowiska. Potrafi kształtować potencjał przyrody w celu poprawy jakości życia człowieka.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami statystycznymi analizy danych
Treści programoweT-W-8Analiza szeregów czasowych
T-W-7Korelacja i regresja prosta oraz wielokrotna
T-W-6Porównania wielokrotne średnich
T-W-5Analiza wariancji jako jakościowa metoda statystyczna, układy doświadczeń 1-czynnikowych
T-W-4Weryfikacja hipotez statystycznych
T-W-3Estymatory -właściwości, zasady wnioskowania statystycznego
T-W-2Podstawowe pojęcia statystyki, statystyka opisowa
T-W-1Podstawy rachunku prawdopodobieństwa, elementy kombinatoryki
T-W-10Wprowadzenie do metod wielowymiarowej analizy danych
T-W-9Metody nieparametryczne - testy zgodności, jednorodności i niezależności
Metody nauczaniaM-1Wyklad informacyjny
M-2Ćwiczenia audytoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie ma wiedzy na temat metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku
3,0Ma wiedzę na temat wybranych metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku
3,5Ma wiedzę na temat metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku
4,0Zna wiekszość metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku, potrafi je scharakteryzować
4,5Zna wiekszość metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku, potrafi je scharakteryzować, wskazać ich zastosowanie
5,0Zna wiekszość metod statystycznych stosowanych w naukach o środowisku, potrafi je scharakteryzować, wskazać ich zastosowanie i porównać
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięOS_2A_B01_U01Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOS_2A_U01Posiada umiejętność wyszukiwania, zrozumienia, analizy i twórczego wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach oraz wykorzystuje je w uczeniu się przez całe życie. Posiada umiejętność stosowania pogłębionych metod analitycznych, symulacyjnych oraz eksperymentalnych w odniesieniu do ochrony i kształtowania środowiska.
OS_2A_U02Rozumie i stosuje współczesne, dostępne metody informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji o środowisku i produkcji rolniczej i przemysłowej oraz wykorzystuje je do oceny stanu i zagrożeń środowiska. Potrafi przeprowadzać pogłębione eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski. Ocenia poprawność wykonanego zadania.
Cel przedmiotuC-3Przygotowanie do wykonywania opracowań i wyciągania wniosków
C-2Wyksztalcenie umiejętności wyboru odpowiednich metod statystycznych w zależności od rodzaju zagadnienia i celu badań
Treści programoweT-A-3Estymacja punktowa i przedziałowa. Testy istotności - właściwości i zastosowanie
T-A-4Pojęcie interakcji, doświadczenia dwuczynikowe. Tworzenie grup jednorodnych, wnioskowanie
T-A-1Rozkłady zmiennych losowych
T-A-2Analiza struktury zbiorowości statystycznej
T-A-6Zastosowanie testów nieparametrycznychdo analizy danych ankietowych. Zasady opracowania wyników
T-A-5Weryfikacja istotności regresji. Metody wygładzania szeregów czasowych
T-L-1Wyliczanie prawdopodobieństw zdarzeń prostych i złożonych na przykładach
T-L-6Wyliczanie wartości NIR przy użyciu różnych procedur. Tworzenie grup jednorodnych i interpretacja wyników
T-L-10Wyliczenie analizy składowych głównych na przykładzie liczbowym, interpretacja graficzna
T-L-9Wykorzystanie regresji do analizy szeregów czasowych -analiza na przykładzie liczbowym
T-L-8Określenie zależności pomiedzy wieloma zmiennymi, wyliczenie współczynnika regresji wielokrotnej, zastosowanie różnych metod otrzymywania równań regresji
T-L-7Ocena zależności pomiedzy 2 zmiennymi, wyliczenie równania regresji, ocena istotności regresji
T-L-5Analiza doświadczenia 1-czynnikowego w ukladzie kompletnej randomizacji. Interpretacja wyników na podstawie testu F
T-L-4Porównanie dwóch średnich przy zastosowaniu testu t-Studenta. porównanie ze średnią wzorcową
T-L-3Wyliczenie estymatorów punktowych na przykładach. Konstrukcja przedziałów ufności dla średniej i różnicy pomiędzy srednimi
T-L-2Wyliczenie miar tendencji centralnej, zmienności i kształtu oraz ich interpretacja. Budowa szeregu rozdzielczego zmiennej ciagłej
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia audytoryjne
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie posiada umiejętności stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski
3,0Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych
3,5Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty
4,0Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki
4,5Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski
5,0Posiada umiejętność stosowania metod statystycznych, potrafi przeprowadzać eksperymenty, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać rozbudowane wnioski. Ma umiejetność krytycznej analizy przeprowadzonych badań
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięOS_2A_B01_K01Potrafi inspirować i organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOS_2A_K01Ma świadomość ciągłego rozwoju nauk biologicznych i chemicznych. Dokonuje samooceny własnych kompetencji i chętnie doskonali umiejętności. Potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób.
OS_2A_K06Jest kreatywny i zdeterminowany w rozwiązywaniu problemów badawczych i ekonomicznych oraz wykazuje się przedsiębiorczością w realizacji postawionych zadań. Jest otwarty na krytykę i potrafi w sposób komunikatywny przedstawić swoje poglądy.
Cel przedmiotuC-3Przygotowanie do wykonywania opracowań i wyciągania wniosków
C-2Wyksztalcenie umiejętności wyboru odpowiednich metod statystycznych w zależności od rodzaju zagadnienia i celu badań
Treści programoweT-L-1Wyliczanie prawdopodobieństw zdarzeń prostych i złożonych na przykładach
T-L-6Wyliczanie wartości NIR przy użyciu różnych procedur. Tworzenie grup jednorodnych i interpretacja wyników
T-L-10Wyliczenie analizy składowych głównych na przykładzie liczbowym, interpretacja graficzna
T-L-9Wykorzystanie regresji do analizy szeregów czasowych -analiza na przykładzie liczbowym
T-L-8Określenie zależności pomiedzy wieloma zmiennymi, wyliczenie współczynnika regresji wielokrotnej, zastosowanie różnych metod otrzymywania równań regresji
T-L-7Ocena zależności pomiedzy 2 zmiennymi, wyliczenie równania regresji, ocena istotności regresji
T-L-5Analiza doświadczenia 1-czynnikowego w ukladzie kompletnej randomizacji. Interpretacja wyników na podstawie testu F
T-L-4Porównanie dwóch średnich przy zastosowaniu testu t-Studenta. porównanie ze średnią wzorcową
T-L-3Wyliczenie estymatorów punktowych na przykładach. Konstrukcja przedziałów ufności dla średniej i różnicy pomiędzy srednimi
T-L-2Wyliczenie miar tendencji centralnej, zmienności i kształtu oraz ich interpretacja. Budowa szeregu rozdzielczego zmiennej ciagłej
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia audytoryjne
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany pisemne
S-2Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
3,0Wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
3,5Potrafi organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
4,0Potrafi inspirować i organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań
4,5Potrafi inspirować i organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań, jest aktywny w podnoszeniu swojej wiedzy
5,0Potrafi inspirować i organizować proces uczenia sie innych osób, wykazuje sie przedsiębiorczością w realizowaniu postawionych zadań, jest aktywny w podnoszeniu swojej wiedzy i aktywizacji innych osób