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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy statystyki na poziomie studiów wyższych |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | zapoznanie z zaawansowanymi metodami analizy danych doświadczalnych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Analiza przykładów doświadczeń z zastosowaniem różnych metod wstępnej obróbki danych | 2 |
| T-A-2 | Zastosowanie analizy wariancji i kowariancji w różnych układach doświadczalnych | 3 |
| T-A-3 | Budowa modeli predykcyjnych w oparciu o regresję wieloraką, segmentową i regresjie nieliniowe | 3 |
| T-A-4 | Analiza cech binarnych z wykorzystaniem różnych metod klasyfikacji | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do zaawansowanych metod analizy danych doświadczalnych | 4 |
| T-W-2 | Modele analizy wariancji i kowariancji | 3 |
| T-W-3 | Predykcja z zastosowaniem regresji wielorakiej i segmentowej oraz regresji nieliniowych | 4 |
| T-W-4 | Klasyfikacja z wykorzystaniem regresji logistycznej. Analiza dyskryminacji oraz inne modele klasyfikacyjne | 4 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-A-2 | przygotowanie do zajęć | 15 |
| A-A-3 | przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie | 5 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | przygotowanie do zajęć | 10 |
| A-W-3 | przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie | 5 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład inforamcyjny z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych |
| M-2 | ćwiczenia przy komputerze |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne wykładów |
| S-2 | Ocena podsumowująca: zaliczenie praktyczne ćwiczeń |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05b_W01 opisuje poszczególne modele statystyczne w zależności od kontekstu doświadczenia | SD_3_W02 | — | C-1 | T-W-1, T-W-3, T-W-2, T-W-4 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05b_U01 stosuje poznane modele statystyczne do opracowania wyników badań | SD_3_U01 | — | C-1 | T-A-4, T-A-3, T-A-1, T-A-2 | M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_K02 | — | C-1 | T-W-3, T-A-1, T-W-4, T-A-3, T-A-4, T-A-2, T-W-2, T-W-1 | M-2, M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05b_W01 opisuje poszczególne modele statystyczne w zależności od kontekstu doświadczenia | 2,0 | |
| 3,0 | definiuje 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 się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDB05b_U01 stosuje poznane modele statystyczne do opracowania wyników badań | 2,0 | |
| 3,0 | Potrafi zastosować poprawnie dany model do zagadnienia badawczego | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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 | |
| 3,0 | Wykazuje minimalne zrozumienie praw statystycznych i posiada zdolność weryfikacji zachodzących zjawisk biologicznych w praktyce | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Dobosz M., Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, AOW EXIT, Warszawa, 2001
- Watała C., Biostatystyka – wykorzystanie metod statystycznych w pracy badawczej w naukach biomedycznych, a-medica press, Bielsko-Biała, 2002
- Stanisz A., Przystępny kur statystyki t. III Analizy wielowymiarowe, StatSoft Polska, Kraków, 2005
Literatura dodatkowa
- Brandt S., Analiza danych, PWN, Warszawa, 2002
- Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference and Prediction, Springer, New York, 2001