Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: zootechnika i rybactwo

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
zamknij

Ta strona używa ciasteczek (cookies), dzięki którym nasz serwis może działać lepiej. Dowiedz się więcej.