Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia

Sylabus przedmiotu Wybrane zagadnienia statystyki matematycznej i rachunku błędów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Szkoła Doktorska
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Wybrane zagadnienia statystyki matematycznej i rachunku błędów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

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

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra liniowa i analiza matematyczna

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zasadniczym celem przedmiotu jest zaznajomienie studenta z podstawowymi metodami statystyki matematycznej i rachunku błędów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Przypomnienie wiadomośći z rachunku prawdopodobieństwa: podstawowe definicje, niezależnośc, tw. Bayesa wzór na prawdopodobieństow całkowite.2
T-A-2Zmienne losowe, rozkłady zmiennych losowych, operacje na zmiennych losowch, zmienne losowe zależne, korelacje, modele zależnosći, elementy wnioskowania bayesowskiego.4
T-A-3Precyzja obliczeń numerycznych, błędy pomiarowe, rachunek błędów, propagacja niepewności.4
10
wykłady
T-W-1Przygotowanie z rachunku prawdopodobieństwa: definicje prawdopodobieństwa, zmienne losowe, operacje na zmiennych losowych (operacje arytmetyczne, min, max, warunkowanie, itp.), modele zależności zmiennych losowych. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i elementy wnioskowania statystycznego (testowanie hipotez błędy I, II rodzaju, moce testu, itp.).4
T-W-2Precyzja obliczeń numerycznych, błedy pomiarowe, rachunek błędów i propagacja niepewności4
T-W-3Zadania statystycznej analizy danych (przetwarzanie wstęne danych, testy parametryczne, identyfikacja rozkładu, wykrywanie/testowanie zależności pomiędzy zmiennymi, modele klasyfikacyjne i regresyjne, klasteryzacja danych, wykrywanie obserwacji odstających, analiza szeregów czasowych),7
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-A-2Kolokwium podsumowujące.1
A-A-3Praca własna studenta, przygotowanie się do zaliczenia.18
A-A-4Konsultacje1
30
wykłady
A-W-1Uczestictwo w wykładach15
A-W-2Praca własna studenta, przygotowanie do zaliczenia13
A-W-3Konsultacje2
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny i problemowy
M-2Ćwiczenia przedmiotowe

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena z zaliczenia Ćwiczenia: ocena z zadania podsumowującego

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-_SzDB05d_W01
Posiada pogłębioną wiedzę ze statystyki matematycznej oraz rachunku błędów.
SD_3_W02C-1T-W-3, T-W-2, T-W-1M-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-_SzDB05d_U01
Potrafi przetwarzać i opracowywać dane pomiarowe wykorzystujac w tym celu metody statystyki matematycznej i rachunku błędów.
SD_3_U02C-1T-A-1, T-A-2, T-A-3M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB05d_W01
Posiada pogłębioną wiedzę ze statystyki matematycznej oraz rachunku błędów.
2,0
3,0Student opanował podstawowoą wiedzę ze statystycznej analizy danych i rachunku błedów
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB05d_U01
Potrafi przetwarzać i opracowywać dane pomiarowe wykorzystujac w tym celu metody statystyki matematycznej i rachunku błędów.
2,0
3,0Student umie rozwiązywać podstawowe zadania statystycznej analizy danych oraz opracowywać błędy pomiarowe,
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla kierunków ścisłych i technicznych, PWN, Warszawa, 2007
  2. JCGM, Evaluation of measurement data — Guide to the expression of uncertainty in measurement, Bureau of International des Poids et Mesures, Sevres, Cedex, France, 2008

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Przypomnienie wiadomośći z rachunku prawdopodobieństwa: podstawowe definicje, niezależnośc, tw. Bayesa wzór na prawdopodobieństow całkowite.2
T-A-2Zmienne losowe, rozkłady zmiennych losowych, operacje na zmiennych losowch, zmienne losowe zależne, korelacje, modele zależnosći, elementy wnioskowania bayesowskiego.4
T-A-3Precyzja obliczeń numerycznych, błędy pomiarowe, rachunek błędów, propagacja niepewności.4
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Przygotowanie z rachunku prawdopodobieństwa: definicje prawdopodobieństwa, zmienne losowe, operacje na zmiennych losowych (operacje arytmetyczne, min, max, warunkowanie, itp.), modele zależności zmiennych losowych. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i elementy wnioskowania statystycznego (testowanie hipotez błędy I, II rodzaju, moce testu, itp.).4
T-W-2Precyzja obliczeń numerycznych, błedy pomiarowe, rachunek błędów i propagacja niepewności4
T-W-3Zadania statystycznej analizy danych (przetwarzanie wstęne danych, testy parametryczne, identyfikacja rozkładu, wykrywanie/testowanie zależności pomiędzy zmiennymi, modele klasyfikacyjne i regresyjne, klasteryzacja danych, wykrywanie obserwacji odstających, analiza szeregów czasowych),7
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-A-2Kolokwium podsumowujące.1
A-A-3Praca własna studenta, przygotowanie się do zaliczenia.18
A-A-4Konsultacje1
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestictwo w wykładach15
A-W-2Praca własna studenta, przygotowanie do zaliczenia13
A-W-3Konsultacje2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB05d_W01Posiada pogłębioną wiedzę ze statystyki matematycznej oraz rachunku błędów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_W02Posiada pogłębioną wiedzę na temat metodologii pracy naukowej, przygotowania publikacji i prezentacji wyników prowadzonych badań.
Cel przedmiotuC-1Zasadniczym celem przedmiotu jest zaznajomienie studenta z podstawowymi metodami statystyki matematycznej i rachunku błędów.
Treści programoweT-W-3Zadania statystycznej analizy danych (przetwarzanie wstęne danych, testy parametryczne, identyfikacja rozkładu, wykrywanie/testowanie zależności pomiędzy zmiennymi, modele klasyfikacyjne i regresyjne, klasteryzacja danych, wykrywanie obserwacji odstających, analiza szeregów czasowych),
T-W-2Precyzja obliczeń numerycznych, błedy pomiarowe, rachunek błędów i propagacja niepewności
T-W-1Przygotowanie z rachunku prawdopodobieństwa: definicje prawdopodobieństwa, zmienne losowe, operacje na zmiennych losowych (operacje arytmetyczne, min, max, warunkowanie, itp.), modele zależności zmiennych losowych. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i elementy wnioskowania statystycznego (testowanie hipotez błędy I, II rodzaju, moce testu, itp.).
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny i problemowy
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena z zaliczenia Ćwiczenia: ocena z zadania podsumowującego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student opanował podstawowoą wiedzę ze statystycznej analizy danych i rachunku błedów
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB05d_U01Potrafi przetwarzać i opracowywać dane pomiarowe wykorzystujac w tym celu metody statystyki matematycznej i rachunku błędów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_U02Potrafi praktycznie wykorzystać i udoskonalić metody, techniki i narzędzia badawcze w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny oraz twórczo je stosować do uzyskiwania wyników badawczych i ich opracowania.
Cel przedmiotuC-1Zasadniczym celem przedmiotu jest zaznajomienie studenta z podstawowymi metodami statystyki matematycznej i rachunku błędów.
Treści programoweT-A-1Przypomnienie wiadomośći z rachunku prawdopodobieństwa: podstawowe definicje, niezależnośc, tw. Bayesa wzór na prawdopodobieństow całkowite.
T-A-2Zmienne losowe, rozkłady zmiennych losowych, operacje na zmiennych losowch, zmienne losowe zależne, korelacje, modele zależnosći, elementy wnioskowania bayesowskiego.
T-A-3Precyzja obliczeń numerycznych, błędy pomiarowe, rachunek błędów, propagacja niepewności.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia przedmiotowe
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena z zaliczenia Ćwiczenia: ocena z zadania podsumowującego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie rozwiązywać podstawowe zadania statystycznej analizy danych oraz opracowywać błędy pomiarowe,
3,5
4,0
4,5
5,0