Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia

Sylabus przedmiotu Zaawansowana analiza danych statystycznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Szkoła Doktorska
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Zaawansowana analiza danych statystycznych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,00,50zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 10 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy statystyki na poziomie studiów wyższych

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1zapoznanie z zaawansowanymi metodami analizy danych doświadczalnych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Analiza przykładów doświadczeń z zastosowaniem różnych metod wstępnej obróbki danych2
T-A-2Zastosowanie analizy wariancji i kowariancji w różnych układach doświadczalnych3
T-A-3Budowa modeli predykcyjnych w oparciu o regresję wieloraką, segmentową i regresjie nieliniowe3
T-A-4Analiza cech binarnych z wykorzystaniem różnych metod klasyfikacji2
10
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do zaawansowanych metod analizy danych doświadczalnych4
T-W-2Modele analizy wariancji i kowariancji3
T-W-3Predykcja z zastosowaniem regresji wielorakiej i segmentowej oraz regresji nieliniowych4
T-W-4Klasyfikacja z wykorzystaniem regresji logistycznej. Analiza dyskryminacji oraz inne modele klasyfikacyjne4
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2przygotowanie do zajęć15
A-A-3przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie5
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie do zajęć10
A-W-3przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie5
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład inforamcyjny z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych
M-2ćwiczenia przy komputerze

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: zaliczenie praktyczne ćwiczeń

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDB05b_W01
opisuje poszczególne modele statystyczne w zależności od kontekstu doświadczenia
SD_3_W02C-1T-W-1, T-W-3, T-W-2, T-W-4M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDB05b_U01
stosuje poznane modele statystyczne do opracowania wyników badań
SD_3_U01C-1T-A-4, T-A-3, T-A-1, T-A-2M-2S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDB05b_K01
Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie. Posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
SD_3_K01, SD_3_K02C-1T-W-3, T-A-1, T-W-4, T-A-3, T-A-4, T-A-2, T-W-2, T-W-1M-2, M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB05b_W01
opisuje poszczególne modele statystyczne w zależności od kontekstu doświadczenia
2,0
3,0definiuje poznane metody statystyczne i dobiera odpowiednie modele w zależności od problemu badawczego
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB05b_U01
stosuje poznane modele statystyczne do opracowania wyników badań
2,0
3,0Potrafi zastosować poprawnie dany model do zagadnienia badawczego
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB05b_K01
Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie. Posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
2,0
3,0Wykazuje minimalne zrozumienie praw statystycznych i posiada zdolność weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych w praktyce
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Dobosz M., Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, AOW EXIT, Warszawa, 2001
  2. Watała C., Biostatystyka – wykorzystanie metod statystycznych w pracy badawczej w naukach biomedycznych, a-medica press, Bielsko-Biała, 2002
  3. Stanisz A., Przystępny kur statystyki t. III Analizy wielowymiarowe, StatSoft Polska, Kraków, 2005

Literatura dodatkowa

  1. Brandt S., Analiza danych, PWN, Warszawa, 2002
  2. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference and Prediction, Springer, New York, 2001

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Analiza przykładów doświadczeń z zastosowaniem różnych metod wstępnej obróbki danych2
T-A-2Zastosowanie analizy wariancji i kowariancji w różnych układach doświadczalnych3
T-A-3Budowa modeli predykcyjnych w oparciu o regresję wieloraką, segmentową i regresjie nieliniowe3
T-A-4Analiza cech binarnych z wykorzystaniem różnych metod klasyfikacji2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do zaawansowanych metod analizy danych doświadczalnych4
T-W-2Modele analizy wariancji i kowariancji3
T-W-3Predykcja z zastosowaniem regresji wielorakiej i segmentowej oraz regresji nieliniowych4
T-W-4Klasyfikacja z wykorzystaniem regresji logistycznej. Analiza dyskryminacji oraz inne modele klasyfikacyjne4
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2przygotowanie do zajęć15
A-A-3przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie do zajęć10
A-W-3przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB05b_W01opisuje poszczególne modele statystyczne w zależności od kontekstu doświadczenia
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_W02Posiada pogłębioną wiedzę na temat metodologii pracy naukowej, przygotowania publikacji i prezentacji wyników prowadzonych badań.
Cel przedmiotuC-1zapoznanie z zaawansowanymi metodami analizy danych doświadczalnych
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do zaawansowanych metod analizy danych doświadczalnych
T-W-3Predykcja z zastosowaniem regresji wielorakiej i segmentowej oraz regresji nieliniowych
T-W-2Modele analizy wariancji i kowariancji
T-W-4Klasyfikacja z wykorzystaniem regresji logistycznej. Analiza dyskryminacji oraz inne modele klasyfikacyjne
Metody nauczaniaM-1wykład inforamcyjny z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0definiuje poznane metody statystyczne i dobiera odpowiednie modele w zależności od problemu badawczego
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB05b_U01stosuje poznane modele statystyczne do opracowania wyników badań
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_U01Potrafi określać problemy naukowe w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny poprzez: definiowanie celu i przedmiotu badań, formułowanie hipotez badawczych, sądów analitycznych, syntetycznych i oceniających na temat proponowanych rozwiązań w odniesieniu do istniejącego stanu wiedzy, proponowanie metod, technik i narzędzi badawczych, służących do rozwiązania problemu badawczego.
Cel przedmiotuC-1zapoznanie z zaawansowanymi metodami analizy danych doświadczalnych
Treści programoweT-A-4Analiza cech binarnych z wykorzystaniem różnych metod klasyfikacji
T-A-3Budowa modeli predykcyjnych w oparciu o regresję wieloraką, segmentową i regresjie nieliniowe
T-A-1Analiza przykładów doświadczeń z zastosowaniem różnych metod wstępnej obróbki danych
T-A-2Zastosowanie analizy wariancji i kowariancji w różnych układach doświadczalnych
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia przy komputerze
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi zastosować poprawnie dany model do zagadnienia badawczego
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB05b_K01Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych w biologii oraz zmian zachodzących w populacji i próbie. Posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych przy użyciu warsztatu statystycznego
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_K01Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy uzyskanego dorobku naukowego w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny
SD_3_K02Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy wkładu wyników własnej działalności badawczej w rozwój reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
Cel przedmiotuC-1zapoznanie z zaawansowanymi metodami analizy danych doświadczalnych
Treści programoweT-W-3Predykcja z zastosowaniem regresji wielorakiej i segmentowej oraz regresji nieliniowych
T-A-1Analiza przykładów doświadczeń z zastosowaniem różnych metod wstępnej obróbki danych
T-W-4Klasyfikacja z wykorzystaniem regresji logistycznej. Analiza dyskryminacji oraz inne modele klasyfikacyjne
T-A-3Budowa modeli predykcyjnych w oparciu o regresję wieloraką, segmentową i regresjie nieliniowe
T-A-4Analiza cech binarnych z wykorzystaniem różnych metod klasyfikacji
T-A-2Zastosowanie analizy wariancji i kowariancji w różnych układach doświadczalnych
T-W-2Modele analizy wariancji i kowariancji
T-W-1Wprowadzenie do zaawansowanych metod analizy danych doświadczalnych
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia przy komputerze
M-1wykład inforamcyjny z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Wykazuje minimalne zrozumienie praw statystycznych i posiada zdolność weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych w praktyce
3,5
4,0
4,5
5,0