Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Mikrobiologia stosowana (S2)
Sylabus przedmiotu Statystyka w naukach przyrodniczych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Mikrobiologia stosowana | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki rolnicze, leśne i weterynaryjne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Statystyka w naukach przyrodniczych | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Zakład Inżynierii Procesowej i Maszynoznawstwa | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jerzy Balejko <Jerzy.Balejko@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Agnieszka Strzelczak <Agnieszka-Strzelczak@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 6 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza ze statystyki na poziomie studiów pierwszego stopnia |
| W-2 | Znajomość informatyki na poziomie studiów 1 stopnia |
| W-3 | Umiejętność obsługi komputera w stopniu dobrym |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Przekazanie rozszerzonej wiedzy z zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych |
| C-2 | Rozwinięcie umiejętności przeprowadzania prawidłowego wnioskowania statystycznego |
| C-3 | Ukształtowanie umiejętności zaawansowanej eksploracji danych i tworzenia wielowymiarowych modeli statystycznych |
| C-4 | Uświadomienie kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wstępna analiza danych i ich prezentacja, statystyki opisowe, analiza normalności rozkładu zmiennej | 1 |
| T-L-2 | Analiza regresji liniowej, korelacje | 1 |
| T-L-3 | Test t-studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezaleznych i zależnych | 1 |
| T-L-4 | Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych i zależnych o rozkładach innych niż normalny | 1 |
| T-L-5 | Analiza wariancji - jednoczynnikowa ANOVA, ANOVA efektów głównych, ANOVA dla układów czynnikowych, ANOVA z powtarzanymi pomiarami | 4 |
| T-L-6 | Analizy ordynacyjne - PCA, CCA, DCA, RDA | 4 |
| T-L-7 | Drzewa klasyfikacyjno-regresyjne | 3 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Statystyka opisowa | 1 |
| T-W-2 | Zmienna losowa i jej rozkłady | 1 |
| T-W-3 | Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez | 2 |
| T-W-4 | Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa | 2 |
| T-W-5 | Regresja wieloraka | 1 |
| T-W-6 | Analiza wariancji | 1 |
| T-W-7 | Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - analizy ordynacyjne | 4 |
| T-W-8 | Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - drzewa klasyfikacyjno - regresyjne | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | studiowanie literatury | 10 |
| A-L-3 | przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego | 5 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | przygotowanie do zaliczenia | 15 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją multimedialną |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne (komputerowe) |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena wykonania poszczególnych ćwiczeń w laboratorium komputerowym |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego ćwiczenia laboratoryjne |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego wykłady |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MS_2A_PO4-2_W01 Posiada rozszerzoną wiedzę zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych | MS_2A_W01 | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-1, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-1, T-L-3, T-L-7, T-L-6 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MS_2A_PO4-2_U01 Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne | MS_2A_U03, MS_2A_U05 | — | — | C-2 | T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-7, T-L-6 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
| MS_2A_PO4-2_U02 Potrafi przeprowadzić zaawansowaną eksplorację danych i tworzyć wielowymiarowe modele statystyczne | MS_2A_U03, MS_2A_U05 | — | — | C-3 | T-W-7, T-W-8, T-L-7, T-L-6 | M-1, M-2 | S-1, S-2, 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MS_2A_PO4-2_K01 Ma świadomość kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych | MS_2A_K01 | — | — | C-4 | T-W-7, T-W-8 | M-1, M-2 | S-1, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MS_2A_PO4-2_W01 Posiada rozszerzoną wiedzę zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych | 2,0 | |
| 3,0 | Posiada zadowalającą wiedzę zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych ale z licznymi brakami | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MS_2A_PO4-2_U01 Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego, ale z licznymi błędami | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| MS_2A_PO4-2_U02 Potrafi przeprowadzić zaawansowaną eksplorację danych i tworzyć wielowymiarowe modele statystyczne | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi przeprowadzić zaawansowaną eksplorację danych i tworzyć wielowymiarowe modele statystyczne, ale z licznymi błędami | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MS_2A_PO4-2_K01 Ma świadomość kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych | 2,0 | |
| 3,0 | Student ma częściową świadomość kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007
- Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICA PL. Teoria i zastosowania, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa, 2011
- Walesiak M., Gatnar E., Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2009
Literatura dodatkowa
- Zieliński T., Jak pokochać statystykę czyli STATISTICA do poduszki, StatSoft Polska, Kraków, 1999
- Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2012