Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Ogrodnictwo (N1)
specjalność: Rośliny i surowce zielarskie

Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ogrodnictwo
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 Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 12 2,00,54zaliczenie
wykładyW3 9 1,00,46zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe wiadomości z zakresu matematyki ze szkoły średniej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Kształtowanie świadomości o roli statystyki w tworzeniu nowej wiedzy
C-2Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod statystycznych stosowanych w badaniach rolniczych
C-3Nabycie 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

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wyliczanie przykładów w programie komputerowym12
12
wykłady
T-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby1
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych1
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego2
T-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe1
T-W-5Metody porównań srednich1
T-W-6Korelacja i regresja prosta1
T-W-7Transformacja wyników, testy nieparametryczne1
T-W-8Zasady opracowania wyników badań1
9

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach12
A-L-2przygotowanie do zajęć36
A-L-3Konsultacje2
50
wykłady
A-W-1uczestnictwo w wykładzie9
A-W-2Studiowanie materiału wykładowego14
A-W-3konsultacje2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład
M-2Prace kontrolne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie 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
OG_1A_B07_W01
Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych
OG_1A_W02C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8M-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
OG_1A_B07_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_U08C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1M-1, M-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
OG_1A_B07_K01
Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce
OG_1A_K01C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1M-1S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
OG_1A_B07_W01
Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych
2,0Student nie potrafi wykorzystać metod statystycznych do do analizy wyników
3,0Student potrafi wykorzystać tylko część metod statystycznych do do analizy wyników
3,5Student potrafi wykorzystaćpoprawnie metody statystyczne do do analizy wyników
4,0Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do do analizy wyników, ma umiejętnośc wyboru najwłaściwszej metody
4,5Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do do analizy wyników, ma umiejętnośc wyboru najwłaściwszej metody, potrafi porównać ich przydatność
5,0Student 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 sięOcenaKryterium oceny
OG_1A_B07_U01
Ma umiejętność analizy danych pochodzących z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków ora prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej
2,0Student nie ma umiejętności analizy danych i wyciagania wniosków
3,0Student ma umiejętność analizy danych
3,5Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków
4,0Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników
4,5Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników. Posiada umiejetność panowania badań
5,0Student 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 sięOcenaKryterium oceny
OG_1A_B07_K01
Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce
2,0Nie wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy
3,0Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy
3,5Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy i jest chętny do podzielenia sie nią
4,0Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy i jest chętny do podzielenia sie nią. Stara sie postrzegać błędy w zastosowaniach metod statystycznych
4,5Wykazuje 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
5,0Wykazuje 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

  1. Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, PWN, 2014
  2. Dobek A, Szwaczkowski T, Statystyka matematyczna dla biologów, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań, 2007
  3. Małgorzata Rabiej, Statystyka z programem Statistica, Helion, 2012

Literatura dodatkowa

  1. Markiewska-Krawiec D., Krawiec B., Podstawy statystyki matematycznej, Wydawnictwo Akademii rolniczej w Szczecinie, Szczecin, 2001

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wyliczanie przykładów w programie komputerowym12
12

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby1
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych1
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego2
T-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe1
T-W-5Metody porównań srednich1
T-W-6Korelacja i regresja prosta1
T-W-7Transformacja wyników, testy nieparametryczne1
T-W-8Zasady opracowania wyników badań1
9

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach12
A-L-2przygotowanie do zajęć36
A-L-3Konsultacje2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w wykładzie9
A-W-2Studiowanie materiału wykładowego14
A-W-3konsultacje2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięOG_1A_B07_W01Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOG_1A_W02student ma wiedzę w zakresie matematyki, statystyki matematycznej oraz fizyki, niezbędną do zrozumienia podstawowych zjawisk fizycznych zachodzących w przyrodzie, w tym klimatycznych
Cel przedmiotuC-2Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod statystycznych stosowanych w badaniach rolniczych
Treści programoweT-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego
T-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe
T-W-5Metody porównań srednich
T-W-6Korelacja i regresja prosta
T-W-7Transformacja wyników, testy nieparametryczne
T-W-8Zasady opracowania wyników badań
Metody nauczaniaM-1wykład
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystać metod statystycznych do do analizy wyników
3,0Student potrafi wykorzystać tylko część metod statystycznych do do analizy wyników
3,5Student potrafi wykorzystaćpoprawnie metody statystyczne do do analizy wyników
4,0Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do do analizy wyników, ma umiejętnośc wyboru najwłaściwszej metody
4,5Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do do analizy wyników, ma umiejętnośc wyboru najwłaściwszej metody, potrafi porównać ich przydatność
5,0Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do do analizy wyników, ma umiejętnośc wyboru najwłaściwszej metody, potrafi porównać ich przydatność, potrafi uzasadnić wybór metody
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięOG_1A_B07_U01Ma umiejętność analizy danych pochodzących z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków ora prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOG_1A_U01student potrafi posługiwać się technologią informatyczną w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji, budowy baz danych niezbędnych do projektowania i realizacji przedsięwzięć z zakresu produkcji ogrodniczej
OG_1A_U08student wykonuje pod kierunkiem opiekuna naukowego proste zadanie badawcze lub projektowe dotyczące szeroko rozumianego ogrodnictwa, prawidłowo interpretuje rezultaty i wyciąga wnioski
Cel przedmiotuC-3Nabycie przez studenta umiejetnosci analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej oraz tabelarycznej
Treści programoweT-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego
T-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe
T-W-5Metody porównań srednich
T-W-6Korelacja i regresja prosta
T-W-7Transformacja wyników, testy nieparametryczne
T-W-8Zasady opracowania wyników badań
T-L-1Wyliczanie przykładów w programie komputerowym
Metody nauczaniaM-1wykład
M-2Prace kontrolne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie ma umiejętności analizy danych i wyciagania wniosków
3,0Student ma umiejętność analizy danych
3,5Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków
4,0Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników
4,5Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników. Posiada umiejetność panowania badań
5,0Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników. Posiada umiejetność panowania badań i krytycznej ceny opracowań statystycznych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięOG_1A_B07_K01Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOG_1A_K01student ma świadomość ważności dokształcania i samodoskonalenia w zakresie nowych technologii w ogrodnictwie
Cel przedmiotuC-3Nabycie przez studenta umiejetnosci analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej oraz tabelarycznej
Treści programoweT-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego
T-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe
T-W-5Metody porównań srednich
T-W-6Korelacja i regresja prosta
T-W-7Transformacja wyników, testy nieparametryczne
T-W-8Zasady opracowania wyników badań
T-L-1Wyliczanie przykładów w programie komputerowym
Metody nauczaniaM-1wykład
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy
3,0Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy
3,5Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy i jest chętny do podzielenia sie nią
4,0Wykazuje zainteresowania do wykorzystania posiadanej wiedzy i jest chętny do podzielenia sie nią. Stara sie postrzegać błędy w zastosowaniach metod statystycznych
4,5Wykazuje 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
5,0Wykazuje 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