Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria chmurowa

Sylabus przedmiotu Matematyka stosowana ze statystyką 2:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Matematyka stosowana ze statystyką 2
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Małgorzata Machowska-Szewczyk <Malgorzata.Machowska.Szewczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Andrzej Banachowicz <Andrzej.Banachowicz@zut.edu.pl>, Joanna Banaś <Joanna.Banas@zut.edu.pl>, Małgorzata Machowska-Szewczyk <Malgorzata.Machowska.Szewczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 3,00,40egzamin
ćwiczenia audytoryjneA2 15 1,00,20zaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,40zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka stosowana ze statystyką 1

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z modelami prawdopodobieństwa, rodzajami zmiennych losowych i ich charakterystykami oraz realizacjami, a także z badaniem zależności między nimi
C-2Kształtowanie umiejętności przygotowania i analizy materiału ankietowego za pomocą metod statystyki opisowej i graficznych metod prezentacji danych oraz dobrania odpowiednich testów do weryfikacji samodzielnie sformułowanych hipotez statystycznych
C-3Zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania środowiska R do wszechstronnej analizy statystycznej
C-4Umiejętność pracy w zespole przy zbieraniu materiałów do analizy statystycznej

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Zmienna losowa typu skokowego i ciągłego - dystrybuanta, wartość oczekiwana i wariancja oraz ich własności4
T-A-2Przybliżenie rozkładem Poissona, standaryzacja zmiennej losowej2
T-A-3Wektor losowy dwuwymiarowy, niezależność zmiennych losowych, współczynnik korelacji liniowej Pearsona3
T-A-4Współczynniki korelacji cząstkowej i wielorakiej, centralne twierdzenia graniczne1
T-A-5Estymacja punktowa i przedziałowa oraz testy dla wartości oczekiwanej, odchylenia standardowego i wariancji3
T-A-6Kolokwium2
15
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do środowiska R - organizacja i zarządzanie danymi, podstawowe funkcje matematyczne2
T-L-2Zmienne losowe typu skokowego - prawdopodobieństwo zdarzeń, wartości dystrybuanty2
T-L-3Zmienne losowe typu ciągłego – prawdopodobieństwo zdarzeń, wartości dystrybuanty, kwantyle2
T-L-4Standaryzacja zmiennej losowej o rozkładzie normalnym2
T-L-5Zastosowania centralnych twierdzeń granicznych. Ankieta statystyczna – wypełnienie kwestionariusza2
T-L-6Kolokwium2
T-L-7Sprawdzenie poprawności danych z ankiety, utworzenie zbioru danych w R. Graficzna prezentacja rozkładu cechy – histogramy, wykresy ramka-wąsy rozkładów warunkowych3
T-L-8Elementy statystyki opisowej - wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.3
T-L-9Testy zgodności, estymacja punktowa i przedziałowa2
T-L-10Testy statystyczne dla jednej populacji2
T-L-11Testy statystyczne dla dwóch populacji2
T-L-12Analiza wariancji z klasyfikacją pojedyńczą, testy nieparametryczne2
T-L-13Próby zależne. Badanie zależności między zmiennymi w różnych skalach, korelacja i regresja liniowa2
T-L-14Kolokwium2
30
wykłady
T-W-1Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe2
T-W-2Typy, funkcje i charakterystyki liczbowe zmiennych losowych.2
T-W-3Wybrane rozkłady i standaryzacja zmiennych losowych.2
T-W-4Wektory losowe – niezależność zmiennych losowych, funkcje zmiennej losowej dwuwymiarowej, charakterystyki liczbowe dwu i wielowymiarowych zmiennych losowych.3
T-W-5Centralne twierdzenia graniczne. Elementy statystyki opisowej.1
T-W-6Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej. Estymacja punktowa, własności estymatorów, estymacja wartości oczekiwanej, wariancji, wskaźnika struktury.2
T-W-7Metody poszukiwania estymatorów, estymatory największej wiarygodności. Estymacja przedziałowa wartości oczekiwanej, wariancji, wskaźnika struktury.3
T-W-8Weryfikacja testów statystycznych – konstrukcja testów. Parametryczne testy istotności dla wartości średniej, wariancji, wskaźnika struktury w populacji.2
T-W-9Weryfikacja hipotez parametrycznych w dwóch populacjach, ANOVA.2
T-W-10Wybrane odpowiedniki nieparametryczne dla testów parametrycznych – metody rangowe. Nieparametryczne testy zgodności z rozkładem hipotetycznym oraz zgodności rozkładu w dwóch lub więcej populacjach.3
T-W-11Linie regresji I i II rodzaju dla dwóch zmiennych losowych – metoda najmniejszych kwadratów wyznaczania parametrów regresji liniowej.2
T-W-12Badanie statystyczne ze względu na dwie cechy – estymacja i testy dla współczynnika korelacji i współczynników regresji liniowej. Badanie współzależności cech niemierzalnych wyrażonych w skalach porządkowej i nominalnej.2
T-W-13Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, ich własności i przykład zastosowania.2
T-W-14Wykład kontrolny – rozwiązanie przykładowego egzaminu.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-A-2Praca własna10
25
laboratoria
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach30
A-L-2Praca własna20
50
wykłady
A-W-1Uczestniczenie w wykładach30
A-W-2Konsultacje do wykładu2
A-W-3Praca własna41
A-W-4Uczestniczenie w egzaminie2
75

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny wzbogacony o szereg przykładów użycia i zastosowań przedstawianej treści
M-2Wykład problemowy przy interakcji ze studentami
M-3Ćwiczenia przedmiotowe w formie rozwiązywania zadań przez studentów
M-4Ćwiczenia laboratoryjne poświęcone analizie danych statystycznych z wykorzystaniem środowiska R

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin (14 pytań testowych jednokrotnego wyboru oraz 10 otwartych) sprawdzający przyswojenie wymaganych umiejętności przez ich zastosowanie w zadaniach problemowych (teoretycznych i praktycznych). Udostępnione wzory i tablice statystyczne.
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium sprawdzające umiejętności obliczania oraz interpretacji rozkładów i charakterystyk liczbowych jednej i wielu zmiennych losowych wraz z elementami wnioskowania statystycznego. Udostępnione wzory i tablice statystyczne.
S-3Ocena podsumowująca: Dwa kolokwia sprawdzające umiejętność analizy danych statystycznych - dostępne środowisko R i dowolne materiały.
S-4Ocena formująca: Ocena pracy w zespole przy zbieraniu materiału do analizy statystycznej

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_B02.2_W01
Student będzie potrafił dobrać model prawdopodobieństwa (klasyczne, Kołmogorowa, geometryczne) do zbioru zdarzeń elementarnych oraz modelować rozkłady zmiennych losowych jedno i wielowymiarowych. Będzie w stanie scharakteryzować własności estymatorów i objaśnić konstrukcję testu statystycznego.
I_1A_W01C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-14, T-W-13M-1, M-2S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_B02.2_U01
Student powinien obliczać prawdopodobieństwo zachodzenia zdarzeń losowych, obliczać i interpretować podstawowe charakterystyki liczbowe zmiennych losowych oraz badać zależności między zmiennymi losowymi. Student powinien umieć wykorzystać środowisko R do analizy dowolnych danych statystycznych, w tym analizy opisowej oraz uogólniania i wnioskowania. Student powinien obliczać i interpretować liczbowe charakterystyki cech statystycznych oraz badać zależności między nimi. Student powinien dobrać odpowiednie testy do weryfikacji hipotez statystycznych, poprawnie formułować hipotezy statystyczne i wnioski, wyznaczyć i zinterpretować przedziały ufności dla niektórych parametrów rozkładu i sprawdzić założenia niezbędne do wnioskowania.
I_1A_U06, I_1A_U08C-3T-L-10, T-L-2, T-L-3, T-L-9, T-L-8, T-L-1, T-L-11, T-L-7, T-L-12, T-L-13M-4S-3

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_B02.2_K01
Student powinien szanować prywatność ankietowanej osoby i dbać o bezpieczeństwo uzyskanych danych
I_1A_K03C-4T-L-3M-4S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_B02.2_W01
Student będzie potrafił dobrać model prawdopodobieństwa (klasyczne, Kołmogorowa, geometryczne) do zbioru zdarzeń elementarnych oraz modelować rozkłady zmiennych losowych jedno i wielowymiarowych. Będzie w stanie scharakteryzować własności estymatorów i objaśnić konstrukcję testu statystycznego.
2,0Uzyskanie z egzaminu wyniku poniżej 50%
3,0Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [50%, 60%)
3,5Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [60%, 70%)
4,0Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [70%, 80%)
4,5Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [80%, 90%)
5,0Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [90%, 100%]

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_B02.2_U01
Student powinien obliczać prawdopodobieństwo zachodzenia zdarzeń losowych, obliczać i interpretować podstawowe charakterystyki liczbowe zmiennych losowych oraz badać zależności między zmiennymi losowymi. Student powinien umieć wykorzystać środowisko R do analizy dowolnych danych statystycznych, w tym analizy opisowej oraz uogólniania i wnioskowania. Student powinien obliczać i interpretować liczbowe charakterystyki cech statystycznych oraz badać zależności między nimi. Student powinien dobrać odpowiednie testy do weryfikacji hipotez statystycznych, poprawnie formułować hipotezy statystyczne i wnioski, wyznaczyć i zinterpretować przedziały ufności dla niektórych parametrów rozkładu i sprawdzić założenia niezbędne do wnioskowania.
2,0Uzyskanie wyniku poniżej 50% z jednego kolokwium lub z obu kolokwiów
3,0Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [50%, 60%)
3,5Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [60%, 70%)
4,0Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [70%, 80%)
4,5Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [80%, 90%)
5,0Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [90%, 100%]

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_B02.2_K01
Student powinien szanować prywatność ankietowanej osoby i dbać o bezpieczeństwo uzyskanych danych
2,0Student nie szanuje prywatności ankietowanej osoby i nie dba o bezpieczeństwo uzyskanych danych
3,0Student wie o tym, że ankieta nie powinna wprost identyfikować respondenta
3,5Student spełnia kryteria na ocenę dostateczną oraz wie, że sposób przeprowadzania ankiety ma chronić prywatność respondenta
4,0Student spełnia kryteria na ocenę 3,5 oraz umie wskazać nieprawidłowości w badaniu ankietowym
4,5Student spełnia kryteria na ocenę dobrą oraz dba o bezpieczeństwo zebranych danych w trakcie pracy badawczej
5,0Student spełnia kryteria na ocenę 4,5 oraz umie zadbać o bezpieczne przechowanie lub usunięcie zebranych danych po zakończeniu pracy badawczej

Literatura podstawowa

  1. Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. I i II, PWN, Warszawa, 1993
  2. Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2006, Wydanie trzecie
  3. Jakubowski J., Sztencel R., Wstęp do teorii prawdopodobieństwa, SCRIPT, Warszawa, 2010, IV
  4. Hellwig Z., Elementy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej, PWN, Warszawa, 1993
  5. Everitt B. S., Hothorn T., A Handbook of Statistical Analyses Using R, CRC Press, Boca Raton, USA, 2010, Wydanie drugie
  6. Zeliaś A. Pawełek B., Wanat S., Metody statystyczne. Zadania i sprawdziany, PWE, Warszawa, 2002

Literatura dodatkowa

  1. Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka – zadania testowe oraz sylabusy komputerowe, SGH, Warszawa, 1995
  2. Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa, 1992
  3. Barańska Z., Podstawy metod statystycznych dla psychologów. Ćwiczenia, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk, 2003
  4. Biecek P., Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław, 2008

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Zmienna losowa typu skokowego i ciągłego - dystrybuanta, wartość oczekiwana i wariancja oraz ich własności4
T-A-2Przybliżenie rozkładem Poissona, standaryzacja zmiennej losowej2
T-A-3Wektor losowy dwuwymiarowy, niezależność zmiennych losowych, współczynnik korelacji liniowej Pearsona3
T-A-4Współczynniki korelacji cząstkowej i wielorakiej, centralne twierdzenia graniczne1
T-A-5Estymacja punktowa i przedziałowa oraz testy dla wartości oczekiwanej, odchylenia standardowego i wariancji3
T-A-6Kolokwium2
15

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do środowiska R - organizacja i zarządzanie danymi, podstawowe funkcje matematyczne2
T-L-2Zmienne losowe typu skokowego - prawdopodobieństwo zdarzeń, wartości dystrybuanty2
T-L-3Zmienne losowe typu ciągłego – prawdopodobieństwo zdarzeń, wartości dystrybuanty, kwantyle2
T-L-4Standaryzacja zmiennej losowej o rozkładzie normalnym2
T-L-5Zastosowania centralnych twierdzeń granicznych. Ankieta statystyczna – wypełnienie kwestionariusza2
T-L-6Kolokwium2
T-L-7Sprawdzenie poprawności danych z ankiety, utworzenie zbioru danych w R. Graficzna prezentacja rozkładu cechy – histogramy, wykresy ramka-wąsy rozkładów warunkowych3
T-L-8Elementy statystyki opisowej - wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.3
T-L-9Testy zgodności, estymacja punktowa i przedziałowa2
T-L-10Testy statystyczne dla jednej populacji2
T-L-11Testy statystyczne dla dwóch populacji2
T-L-12Analiza wariancji z klasyfikacją pojedyńczą, testy nieparametryczne2
T-L-13Próby zależne. Badanie zależności między zmiennymi w różnych skalach, korelacja i regresja liniowa2
T-L-14Kolokwium2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe2
T-W-2Typy, funkcje i charakterystyki liczbowe zmiennych losowych.2
T-W-3Wybrane rozkłady i standaryzacja zmiennych losowych.2
T-W-4Wektory losowe – niezależność zmiennych losowych, funkcje zmiennej losowej dwuwymiarowej, charakterystyki liczbowe dwu i wielowymiarowych zmiennych losowych.3
T-W-5Centralne twierdzenia graniczne. Elementy statystyki opisowej.1
T-W-6Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej. Estymacja punktowa, własności estymatorów, estymacja wartości oczekiwanej, wariancji, wskaźnika struktury.2
T-W-7Metody poszukiwania estymatorów, estymatory największej wiarygodności. Estymacja przedziałowa wartości oczekiwanej, wariancji, wskaźnika struktury.3
T-W-8Weryfikacja testów statystycznych – konstrukcja testów. Parametryczne testy istotności dla wartości średniej, wariancji, wskaźnika struktury w populacji.2
T-W-9Weryfikacja hipotez parametrycznych w dwóch populacjach, ANOVA.2
T-W-10Wybrane odpowiedniki nieparametryczne dla testów parametrycznych – metody rangowe. Nieparametryczne testy zgodności z rozkładem hipotetycznym oraz zgodności rozkładu w dwóch lub więcej populacjach.3
T-W-11Linie regresji I i II rodzaju dla dwóch zmiennych losowych – metoda najmniejszych kwadratów wyznaczania parametrów regresji liniowej.2
T-W-12Badanie statystyczne ze względu na dwie cechy – estymacja i testy dla współczynnika korelacji i współczynników regresji liniowej. Badanie współzależności cech niemierzalnych wyrażonych w skalach porządkowej i nominalnej.2
T-W-13Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, ich własności i przykład zastosowania.2
T-W-14Wykład kontrolny – rozwiązanie przykładowego egzaminu.2
30

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestniczenie w zajęciach15
A-A-2Praca własna10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach30
A-L-2Praca własna20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestniczenie w wykładach30
A-W-2Konsultacje do wykładu2
A-W-3Praca własna41
A-W-4Uczestniczenie w egzaminie2
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_B02.2_W01Student będzie potrafił dobrać model prawdopodobieństwa (klasyczne, Kołmogorowa, geometryczne) do zbioru zdarzeń elementarnych oraz modelować rozkłady zmiennych losowych jedno i wielowymiarowych. Będzie w stanie scharakteryzować własności estymatorów i objaśnić konstrukcję testu statystycznego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W01Ma poszerzoną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i obliczeniowej oraz fizyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania problemów w informatyce i dyscyplinach pokrewnych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z modelami prawdopodobieństwa, rodzajami zmiennych losowych i ich charakterystykami oraz realizacjami, a także z badaniem zależności między nimi
Treści programoweT-W-1Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe
T-W-2Typy, funkcje i charakterystyki liczbowe zmiennych losowych.
T-W-3Wybrane rozkłady i standaryzacja zmiennych losowych.
T-W-4Wektory losowe – niezależność zmiennych losowych, funkcje zmiennej losowej dwuwymiarowej, charakterystyki liczbowe dwu i wielowymiarowych zmiennych losowych.
T-W-5Centralne twierdzenia graniczne. Elementy statystyki opisowej.
T-W-6Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej. Estymacja punktowa, własności estymatorów, estymacja wartości oczekiwanej, wariancji, wskaźnika struktury.
T-W-7Metody poszukiwania estymatorów, estymatory największej wiarygodności. Estymacja przedziałowa wartości oczekiwanej, wariancji, wskaźnika struktury.
T-W-8Weryfikacja testów statystycznych – konstrukcja testów. Parametryczne testy istotności dla wartości średniej, wariancji, wskaźnika struktury w populacji.
T-W-9Weryfikacja hipotez parametrycznych w dwóch populacjach, ANOVA.
T-W-10Wybrane odpowiedniki nieparametryczne dla testów parametrycznych – metody rangowe. Nieparametryczne testy zgodności z rozkładem hipotetycznym oraz zgodności rozkładu w dwóch lub więcej populacjach.
T-W-11Linie regresji I i II rodzaju dla dwóch zmiennych losowych – metoda najmniejszych kwadratów wyznaczania parametrów regresji liniowej.
T-W-12Badanie statystyczne ze względu na dwie cechy – estymacja i testy dla współczynnika korelacji i współczynników regresji liniowej. Badanie współzależności cech niemierzalnych wyrażonych w skalach porządkowej i nominalnej.
T-W-14Wykład kontrolny – rozwiązanie przykładowego egzaminu.
T-W-13Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, ich własności i przykład zastosowania.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny wzbogacony o szereg przykładów użycia i zastosowań przedstawianej treści
M-2Wykład problemowy przy interakcji ze studentami
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin (14 pytań testowych jednokrotnego wyboru oraz 10 otwartych) sprawdzający przyswojenie wymaganych umiejętności przez ich zastosowanie w zadaniach problemowych (teoretycznych i praktycznych). Udostępnione wzory i tablice statystyczne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Uzyskanie z egzaminu wyniku poniżej 50%
3,0Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [50%, 60%)
3,5Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [60%, 70%)
4,0Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [70%, 80%)
4,5Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [80%, 90%)
5,0Uzyskanie z egzaminu wyniku z przedziału [90%, 100%]
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_B02.2_U01Student powinien obliczać prawdopodobieństwo zachodzenia zdarzeń losowych, obliczać i interpretować podstawowe charakterystyki liczbowe zmiennych losowych oraz badać zależności między zmiennymi losowymi. Student powinien umieć wykorzystać środowisko R do analizy dowolnych danych statystycznych, w tym analizy opisowej oraz uogólniania i wnioskowania. Student powinien obliczać i interpretować liczbowe charakterystyki cech statystycznych oraz badać zależności między nimi. Student powinien dobrać odpowiednie testy do weryfikacji hipotez statystycznych, poprawnie formułować hipotezy statystyczne i wnioski, wyznaczyć i zinterpretować przedziały ufności dla niektórych parametrów rozkładu i sprawdzić założenia niezbędne do wnioskowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U06Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
I_1A_U08Potrafi rozwiązywać inżynierskie zadania informatyczne z wykorzystaniem metod matematyki obliczeniowej w szczególności stosując techniki analityczne lub symulacyjne.
Cel przedmiotuC-3Zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania środowiska R do wszechstronnej analizy statystycznej
Treści programoweT-L-10Testy statystyczne dla jednej populacji
T-L-2Zmienne losowe typu skokowego - prawdopodobieństwo zdarzeń, wartości dystrybuanty
T-L-3Zmienne losowe typu ciągłego – prawdopodobieństwo zdarzeń, wartości dystrybuanty, kwantyle
T-L-9Testy zgodności, estymacja punktowa i przedziałowa
T-L-8Elementy statystyki opisowej - wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.
T-L-1Wprowadzenie do środowiska R - organizacja i zarządzanie danymi, podstawowe funkcje matematyczne
T-L-11Testy statystyczne dla dwóch populacji
T-L-7Sprawdzenie poprawności danych z ankiety, utworzenie zbioru danych w R. Graficzna prezentacja rozkładu cechy – histogramy, wykresy ramka-wąsy rozkładów warunkowych
T-L-12Analiza wariancji z klasyfikacją pojedyńczą, testy nieparametryczne
T-L-13Próby zależne. Badanie zależności między zmiennymi w różnych skalach, korelacja i regresja liniowa
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenia laboratoryjne poświęcone analizie danych statystycznych z wykorzystaniem środowiska R
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Dwa kolokwia sprawdzające umiejętność analizy danych statystycznych - dostępne środowisko R i dowolne materiały.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Uzyskanie wyniku poniżej 50% z jednego kolokwium lub z obu kolokwiów
3,0Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [50%, 60%)
3,5Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [60%, 70%)
4,0Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [70%, 80%)
4,5Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [80%, 90%)
5,0Uzyskanie z średniego wyniku z obu kolokwiów z przedziału [90%, 100%]
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_B02.2_K01Student powinien szanować prywatność ankietowanej osoby i dbać o bezpieczeństwo uzyskanych danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K03Jest gotów do podjęcia społecznej, zawodowej i etycznej odpowiedzialności za pełnione role zawodowe w kontekście informatyki i związanych z nimi aspektów prawnych i etycznych, a także wymagania takiej postawy od innych.
Cel przedmiotuC-4Umiejętność pracy w zespole przy zbieraniu materiałów do analizy statystycznej
Treści programoweT-L-3Zmienne losowe typu ciągłego – prawdopodobieństwo zdarzeń, wartości dystrybuanty, kwantyle
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenia laboratoryjne poświęcone analizie danych statystycznych z wykorzystaniem środowiska R
Sposób ocenyS-4Ocena formująca: Ocena pracy w zespole przy zbieraniu materiału do analizy statystycznej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie szanuje prywatności ankietowanej osoby i nie dba o bezpieczeństwo uzyskanych danych
3,0Student wie o tym, że ankieta nie powinna wprost identyfikować respondenta
3,5Student spełnia kryteria na ocenę dostateczną oraz wie, że sposób przeprowadzania ankiety ma chronić prywatność respondenta
4,0Student spełnia kryteria na ocenę 3,5 oraz umie wskazać nieprawidłowości w badaniu ankietowym
4,5Student spełnia kryteria na ocenę dobrą oraz dba o bezpieczeństwo zebranych danych w trakcie pracy badawczej
5,0Student spełnia kryteria na ocenę 4,5 oraz umie zadbać o bezpieczne przechowanie lub usunięcie zebranych danych po zakończeniu pracy badawczej