Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Technika rolnicza i leśna (S1)
Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Technika rolnicza i leśna | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | nauki rolnicze, leśne i weterynaryjne, studia inżynierskie | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Statystyka matematyczna | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Agroinżynierii | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Sławomir Stankowski <Slawomir.Stankowski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@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 wiadomosci z zakresu matematyki ze szkoły sredniej |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Kształtowanie swiadomosci o roli statystyki w tworzeniu nowej wiedzy |
C-2 | Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod statystycznych |
C-3 | Nabycie przez studenta umiejetnosci analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciaganiawniosków 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 | 4 |
T-A-2 | Wykorzystanie testu t-Studenta do weryfikacji hipotez statystycznych i tworzenia przedziałów ufnosci | 4 |
T-A-3 | Analiza doświadczenia w układzie kompletnej randomizacji, interpretacja jakościowa wyników na podstawie testu F, porównania wielokrotne średnich, tworzenie grup jednorodnych, interpretacja wyników | 4 |
T-A-4 | Ocena zależności pomiędzy zmiennymi, wyliczenie współczynników korelacji, determinacji i regresji, interpretacja, graficzne przedstawienie | 3 |
15 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wiadomości wstępne, charakterystyki próby | 2 |
T-W-2 | Rozkłady zmiennych, 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 średnich | 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 zajęciach | 15 |
A-A-2 | Studiowanie literatury | 30 |
45 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-W-2 | Studiowanie literatury | 30 |
45 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny |
M-2 | Ćwiczenia audytoryjne |
M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych |
S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów |
S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TRL_1A_B07_W01 Student ma wiedzę na temat metod statystycznych do analizy wyników | TRL_1A_W02 | — | — | C-2 | T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-7, T-W-5, T-W-8, T-W-1, T-W-2 | M-1 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TRL_1A_B07_U01 Ma umiejętność analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciągania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej | TRL_1A_U07 | — | — | C-3 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4 | M-2, M-3 | S-1, S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TRL_1A_B07_K01 Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, rozumie potrzebę ich pogłębiania | TRL_1A_K01, TRL_1A_K07 | — | — | C-1 | T-W-8 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TRL_1A_B07_W01 Student ma wiedzę na temat metod statystycznych do analizy wyników | 2,0 | Student nie ma wiedzy na temat metod statystycznych do analizy wyników |
3,0 | Student zna tylko czesc metod statystycznych do analizy wyników | |
3,5 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do analizy wyników | |
4,0 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do analizy wyników, ma umiejętność wyboru najwłaściwszej metody | |
4,5 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do analizy wyników, ma umiejętność wyboru najwłaściwszej metody, potrafi porównać ich przydatność | |
5,0 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do analizy wyników, ma umiejętność wyboru najwłaściwszej metody, potrafi porównać ich przydatność, potrafi uzasadnić wybór metody |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TRL_1A_B07_U01 Ma umiejętność analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciągania wniosków oraz 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 umiejętnośći analizy danych i wyciągania wniosków | |
4,0 | Student ma umiejętnośćanalizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników | |
4,5 | Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników. Posiada umiejetność planowania badań | |
5,0 | Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników. Posiada umiejętność planowania badań i krytycznej oceny opracowań statystycznych |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TRL_1A_B07_K01 Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, rozumie potrzebę ich pogłębiania | 2,0 | Nie ma świadomości o roli statystyki w nauce i praktyce, nie rozumie potrzeby ich pogłębiania |
3,0 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, | |
3,5 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, ma potrzebę pogłębiania swojej wiedzy | |
4,0 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, ma potrzebę pogłębiania swojej wiedzy i jej propagowania | |
4,5 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, ma potrzebę pogłębiania swojej wiedzy i jej propagowania oraz stymulowania otoczenia do pogłębiania wiedzy | |
5,0 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, ma potrzebę pogłębiania swojej wiedzy i jej propagowania, stymulowania otoczenia do pogłębiania wiedzy i stosowania jej w praktyce |
Literatura podstawowa
- Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, PWN, Warszawa, 2009
- Dobek A, Szwaczkowski T. 2007, Statystyka matematyczna dla biologów, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań, 2007
Literatura dodatkowa
- Markiewska-Krawiec D., Krawiec B. , Szczecin, 2001, Podstawy statystyki matematycznej, Wydawnictwo Akademii Rolniczej, Szczecin, 2001