ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt / Zootechnika (S1) / Hodowla koni i jeździectwo / Sylabus przedmiotu

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Zootechnika (S1)
specjalność: Hodowla koni i jeździectwo

Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Zootechnika
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Statystyka matematyczna
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny	Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Renata Pilarczyk <Renata.Pilarczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	5,0	ECTS (formy)	5,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	2	30	3,0	0,41	zaliczenie
wykłady	W	2	15	2,0	0,59	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawy matematyki

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z podstawami statystycznego opisu populacji, zapoznanie z estymacją parametrów oraz weryfikowanie różnych hipotez statystycznych za pomoca odpowiednich testów parametrycznych i nieparametrycznych. Wstępna analiza współzależności zjawisk (współczynnik korelacji i prosta regresji)

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Parametry skupienia i dyspersji w opisie zmiennych i cech (obliczanie średniej arytmetycznej, harmonicznej, geometrycznej i częstości, wyznaczanie mody i kwantyli, obliczanie wariancji, odchylenia standardowego i współczynnika zmienności).	2
T-L-2	Analizowanie rozkładów skokowych na przykładach. Rozkłady Bernoulliego i Poissona.	2
T-L-3	Rozkład normalny i jego wykorzystanie w praktycznych zagadnieniach (szereg rozdzielczy, histogram, badanie normalności rozkładu, wyznaczanie charakterystyk rozkładu, analiza kształtu rozkładu, obliczanie prawdopodobieństw). Miary asymetrii i koncentracji. Wyznaczanie przedziałów ufności.	2
T-L-4	Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Testy t-Studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezależnych, dla dwóch prób zależnych).	2
T-L-5	Nieparametryczne alternatywy dla testu t-Studenta: test U Manna-Whitneya, test Walda-Wolfowitza, Kołmogorowa-Smirnowa oraz test znaków i kolejności par Wilcoxona.	2
T-L-6	Repetytorium oraz kolokwium sprawdzające wiadomości i umiejętności z treści ćwiczeń laboratoryjnych.	2
T-L-7	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).	2
T-L-8	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji).	2
T-L-9	Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.	2
T-L-10	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.	2
T-L-11	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.	2
T-L-12	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.	2
T-L-13	Repetytorium oraz kolokwium sprawdzające wiadomości i umiejętności z treści ćwiczeń laboratoryjnych.	4
T-L-14	Analiza regresji (klasyczny model regresji liniowej, konstrukcja modeli i ich wykorzystanie w praktyce, ocena jakości modelu).	2
		30
wykłady
T-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby	2
T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych	4
T-W-3	Wskaźniki statystyczne do charakterystyki populacji	1
T-W-4	Podstawy estymacji - metody, estymacja punktowa i przedzialowa	2
T-W-5	Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne. Analiza wariancji	4
T-W-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych.	20
A-L-2	Samodzielna praca i ćwiczenie obsługi programu komputerowego służącego do analiz statystycznych, samodzielne obliczanie zadań..	30
A-L-3	Przygotowanie do kolokwiów.	30
A-L-4	Czytanie wskazanej literatury.	10
		90
wykłady
A-W-1	Udzial studenta w wykładach	15
A-W-2	Samodzielne studiowanie tematyki wykładów	25
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia	20
		60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2	Prezentacja multimedialna wykorzystująca komputer i projektor
M-3	metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca z zagadnień teoretycznych prezentowanych na wykładzie
S-2	Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
ZO_1A_ZO-S-B9_W01 definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, objaśnia rozkłady zmiennych losowych, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie.	ZO_1A_W01	R1A_W01	—	C-1	T-W-4, T-L-3, T-W-3, T-L-2, T-W-2, T-L-1, T-W-1	M-1, M-2, M-3	S-2, S-1
ZO_1A_ZO-S-B9_W02 Potrafi formułować hipotezy statystyczne, dobierać odpowiednie testy do ich weryfikacji, interpretować wynik, analizuje zależności między cechami	ZO_1A_W06	R1A_W04	InzA_W02, InzA_W05	C-1	T-L-9, T-L-12, T-L-14, T-L-10, T-W-6, T-L-11, T-L-7, T-L-5, T-W-5, T-L-4, T-L-8	M-3, M-2, M-1	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
ZO_1A_ZO-S-B9_U01 właściwie dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne, formułuje hipotezy i korzysta z odpowiednich testów weryfikacyjnych	ZO_1A_U01, ZO_1A_U05	R1A_U01, R1A_U03	InzA_U01	C-1	T-L-2, T-W-1, T-W-5, T-W-2, T-L-3, T-L-11, T-W-3, T-L-8, T-L-9, T-L-7, T-W-4, T-W-6, T-L-1, T-L-14, T-L-12, T-L-4, T-L-10, T-L-5	M-3, M-1, M-2	S-1, S-2
ZO_1A_ZO-S-B9_U02 obsługuje program komputerowy w kontekście analiz statystycznych	ZO_1A_U05, ZO_1A_U08	R1A_U03, R1A_U05	InzA_U01	C-1	T-L-14, T-L-3, T-L-8, T-L-7, T-L-1, T-L-10, T-L-5, T-L-4, T-L-9, T-L-2, T-L-11, T-L-12	M-2, M-3, M-1	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
ZO_1A_ZO-S-B9_K01 Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych oraz zmian zachodzących w populacji i próbie, posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk przy użyciu warsztatu statystycznego	ZO_1A_K04	R1A_K01, R1A_K02, R1A_K08	InzA_K02	C-1	T-W-3, T-L-14, T-L-3, T-L-5, T-L-2, T-W-2, T-L-11, T-L-9, T-L-1, T-W-4, T-W-6, T-L-10, T-L-8, T-L-4, T-L-12, T-L-7, T-W-5, T-W-1	M-3, M-2, M-1	S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZO_1A_ZO-S-B9_W01 definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, objaśnia rozkłady zmiennych losowych, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie.	2,0
	3,0	Student definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, objaśnia rozkłady zmiennych losowych, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0
ZO_1A_ZO-S-B9_W02 Potrafi formułować hipotezy statystyczne, dobierać odpowiednie testy do ich weryfikacji, interpretować wynik, analizuje zależności między cechami	2,0
	3,0	Student potrafi formułować hipotezy statystyczne, dobierać odpowiednie testy do ich weryfikacji, interpretować wynik, analizować zależności między cechami.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZO_1A_ZO-S-B9_U01 właściwie dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne, formułuje hipotezy i korzysta z odpowiednich testów weryfikacyjnych	2,0
	3,0	Student potrafi właściwie dobrać odpowiednie wskaźniki statystyczne, formułować hipotezy i korzystać z odpowiednich testów weryfikacyjnych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0
ZO_1A_ZO-S-B9_U02 obsługuje program komputerowy w kontekście analiz statystycznych	2,0
	3,0	Student potrafi obsługiwać program komputerowy w kontekście analiz statystycznych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZO_1A_ZO-S-B9_K01 Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych oraz zmian zachodzących w populacji i próbie, posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk przy użyciu warsztatu statystycznego	2,0
	3,0	Student wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych oraz zmian zachodzących w populacji i próbie, posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk przy użyciu warsztatu statystycznego.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Greń J., Statystyka matematyczna. Modele i zadania, PWN, Warszawa, 1982
Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa, 1994
Kala R., Statystyka dla przyrodników, Poznań, 2002
Stanisz A., Biostatystyka, WUJ, Kraków, 2005

Literatura dodatkowa

Domański Cz. Pruska K., Nieklasyczne metody statystyczne, PWE, Warszawa, 2000
Zuk B., Biometria stosowana, PWN, Warszawa, 1989

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Parametry skupienia i dyspersji w opisie zmiennych i cech (obliczanie średniej arytmetycznej, harmonicznej, geometrycznej i częstości, wyznaczanie mody i kwantyli, obliczanie wariancji, odchylenia standardowego i współczynnika zmienności).	2
T-L-2	Analizowanie rozkładów skokowych na przykładach. Rozkłady Bernoulliego i Poissona.	2
T-L-3	Rozkład normalny i jego wykorzystanie w praktycznych zagadnieniach (szereg rozdzielczy, histogram, badanie normalności rozkładu, wyznaczanie charakterystyk rozkładu, analiza kształtu rozkładu, obliczanie prawdopodobieństw). Miary asymetrii i koncentracji. Wyznaczanie przedziałów ufności.	2
T-L-4	Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Testy t-Studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezależnych, dla dwóch prób zależnych).	2
T-L-5	Nieparametryczne alternatywy dla testu t-Studenta: test U Manna-Whitneya, test Walda-Wolfowitza, Kołmogorowa-Smirnowa oraz test znaków i kolejności par Wilcoxona.	2
T-L-6	Repetytorium oraz kolokwium sprawdzające wiadomości i umiejętności z treści ćwiczeń laboratoryjnych.	2
T-L-7	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).	2
T-L-8	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji).	2
T-L-9	Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.	2
T-L-10	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.	2
T-L-11	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.	2
T-L-12	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.	2
T-L-13	Repetytorium oraz kolokwium sprawdzające wiadomości i umiejętności z treści ćwiczeń laboratoryjnych.	4
T-L-14	Analiza regresji (klasyczny model regresji liniowej, konstrukcja modeli i ich wykorzystanie w praktyce, ocena jakości modelu).	2
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby	2
T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych	4
T-W-3	Wskaźniki statystyczne do charakterystyki populacji	1
T-W-4	Podstawy estymacji - metody, estymacja punktowa i przedzialowa	2
T-W-5	Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne. Analiza wariancji	4
T-W-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja	2
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych.	20
A-L-2	Samodzielna praca i ćwiczenie obsługi programu komputerowego służącego do analiz statystycznych, samodzielne obliczanie zadań..	30
A-L-3	Przygotowanie do kolokwiów.	30
A-L-4	Czytanie wskazanej literatury.	10
		90

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udzial studenta w wykładach	15
A-W-2	Samodzielne studiowanie tematyki wykładów	25
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia	20
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZO_1A_ZO-S-B9_W01	definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, objaśnia rozkłady zmiennych losowych, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_1A_W01	wykazuje ogólną wiedzę z zakresu biologii, chemii, matematyki i fizyki oraz nauk pokrewnych dostosowaną do kierunku zootechnika
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	R1A_W01	ma podstawową wiedzę z zakresu biologii, chemii, matematyki, fizyki i nauk pokrewnych dostosowaną do studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podstawami statystycznego opisu populacji, zapoznanie z estymacją parametrów oraz weryfikowanie różnych hipotez statystycznych za pomoca odpowiednich testów parametrycznych i nieparametrycznych. Wstępna analiza współzależności zjawisk (współczynnik korelacji i prosta regresji)
Treści programowe	T-W-4	Podstawy estymacji - metody, estymacja punktowa i przedzialowa
	T-L-3	Rozkład normalny i jego wykorzystanie w praktycznych zagadnieniach (szereg rozdzielczy, histogram, badanie normalności rozkładu, wyznaczanie charakterystyk rozkładu, analiza kształtu rozkładu, obliczanie prawdopodobieństw). Miary asymetrii i koncentracji. Wyznaczanie przedziałów ufności.
	T-W-3	Wskaźniki statystyczne do charakterystyki populacji
	T-L-2	Analizowanie rozkładów skokowych na przykładach. Rozkłady Bernoulliego i Poissona.
	T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych
	T-L-1	Parametry skupienia i dyspersji w opisie zmiennych i cech (obliczanie średniej arytmetycznej, harmonicznej, geometrycznej i częstości, wyznaczanie mody i kwantyli, obliczanie wariancji, odchylenia standardowego i współczynnika zmienności).
	T-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby
Metody nauczania	M-1	wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
	M-2	Prezentacja multimedialna wykorzystująca komputer i projektor
	M-3	metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca z zagadnień teoretycznych prezentowanych na wykładzie
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, objaśnia rozkłady zmiennych losowych, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZO_1A_ZO-S-B9_W02	Potrafi formułować hipotezy statystyczne, dobierać odpowiednie testy do ich weryfikacji, interpretować wynik, analizuje zależności między cechami
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_1A_W06	ma wiedzę o organizacji i wykonywaniu technicznych zadań inżynierskich dostosowanych do kierunku zootechnika
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	R1A_W04	ma wiedzą ogólną o funkcjonowaniu organizmów żywych na różnych poziomach złożoności, przyrody nieożywionej oraz o technicznych zadaniach inżynierskich dostosowaną do studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_W02	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	InzA_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podstawami statystycznego opisu populacji, zapoznanie z estymacją parametrów oraz weryfikowanie różnych hipotez statystycznych za pomoca odpowiednich testów parametrycznych i nieparametrycznych. Wstępna analiza współzależności zjawisk (współczynnik korelacji i prosta regresji)
Treści programowe	T-L-9	Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.
	T-L-12	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.
	T-L-14	Analiza regresji (klasyczny model regresji liniowej, konstrukcja modeli i ich wykorzystanie w praktyce, ocena jakości modelu).
	T-L-10	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.
	T-W-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja
	T-L-11	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.
	T-L-7	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).
	T-L-5	Nieparametryczne alternatywy dla testu t-Studenta: test U Manna-Whitneya, test Walda-Wolfowitza, Kołmogorowa-Smirnowa oraz test znaków i kolejności par Wilcoxona.
	T-W-5	Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne. Analiza wariancji
	T-L-4	Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Testy t-Studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezależnych, dla dwóch prób zależnych).
	T-L-8	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji).
Metody nauczania	M-3	metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
	M-2	Prezentacja multimedialna wykorzystująca komputer i projektor
	M-1	wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca z zagadnień teoretycznych prezentowanych na wykładzie
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi formułować hipotezy statystyczne, dobierać odpowiednie testy do ich weryfikacji, interpretować wynik, analizować zależności między cechami.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZO_1A_ZO-S-B9_U01	właściwie dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne, formułuje hipotezy i korzysta z odpowiednich testów weryfikacyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_1A_U01	Wykazuje umiejętność znajdowania, zrozumienia, analizy i twórczego wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach w zakresie zootechniki
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_1A_U05	Stosuje podstawowe technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji. Umie obsługiwać odpowiednie programy komputerowe i wykorzystywać je w technologii produkcji, zarządzaniu oraz chowie i doskonaleniu zwierząt. Umie opracowywać założenia organizacyjno-technologiczne produkcji zwierzęcej i zorganizować grupy producentów w celu poprawy efektywności produkcji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	R1A_U01	posiada umiejętność wyszukiwania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	R1A_U03	stosuje podstawowe technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej i leśnej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podstawami statystycznego opisu populacji, zapoznanie z estymacją parametrów oraz weryfikowanie różnych hipotez statystycznych za pomoca odpowiednich testów parametrycznych i nieparametrycznych. Wstępna analiza współzależności zjawisk (współczynnik korelacji i prosta regresji)
Treści programowe	T-L-2	Analizowanie rozkładów skokowych na przykładach. Rozkłady Bernoulliego i Poissona.
	T-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby
	T-W-5	Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne. Analiza wariancji
	T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych
	T-L-3	Rozkład normalny i jego wykorzystanie w praktycznych zagadnieniach (szereg rozdzielczy, histogram, badanie normalności rozkładu, wyznaczanie charakterystyk rozkładu, analiza kształtu rozkładu, obliczanie prawdopodobieństw). Miary asymetrii i koncentracji. Wyznaczanie przedziałów ufności.
	T-L-11	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.
	T-W-3	Wskaźniki statystyczne do charakterystyki populacji
	T-L-8	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji).
	T-L-9	Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.
	T-L-7	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).
	T-W-4	Podstawy estymacji - metody, estymacja punktowa i przedzialowa
	T-W-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja
	T-L-1	Parametry skupienia i dyspersji w opisie zmiennych i cech (obliczanie średniej arytmetycznej, harmonicznej, geometrycznej i częstości, wyznaczanie mody i kwantyli, obliczanie wariancji, odchylenia standardowego i współczynnika zmienności).
	T-L-14	Analiza regresji (klasyczny model regresji liniowej, konstrukcja modeli i ich wykorzystanie w praktyce, ocena jakości modelu).
	T-L-12	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.
	T-L-4	Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Testy t-Studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezależnych, dla dwóch prób zależnych).
	T-L-10	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.
	T-L-5	Nieparametryczne alternatywy dla testu t-Studenta: test U Manna-Whitneya, test Walda-Wolfowitza, Kołmogorowa-Smirnowa oraz test znaków i kolejności par Wilcoxona.
Metody nauczania	M-3	metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
	M-1	wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
	M-2	Prezentacja multimedialna wykorzystująca komputer i projektor
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca z zagadnień teoretycznych prezentowanych na wykładzie
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi właściwie dobrać odpowiednie wskaźniki statystyczne, formułować hipotezy i korzystać z odpowiednich testów weryfikacyjnych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZO_1A_ZO-S-B9_U02	obsługuje program komputerowy w kontekście analiz statystycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_1A_U05	Stosuje podstawowe technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji. Umie obsługiwać odpowiednie programy komputerowe i wykorzystywać je w technologii produkcji, zarządzaniu oraz chowie i doskonaleniu zwierząt. Umie opracowywać założenia organizacyjno-technologiczne produkcji zwierzęcej i zorganizować grupy producentów w celu poprawy efektywności produkcji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_1A_U08	Rozumie zależności pomiędzy strukturą a funkcją na poziomie komórek, tkanek, pojedynczych organizmów oraz populacji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	R1A_U03	stosuje podstawowe technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej i leśnej
	R1A_U05	dokonuje identyfikacji i standardowej analizy zjawisk wpływających na produkcję, jakość żywności, zdrowie zwierząt i ludzi, stan środowiska naturalnego i zasobów naturalnych oraz wykazuje znajomość zastosowania typowych technik i ich optymalizacji dostosowanych do studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podstawami statystycznego opisu populacji, zapoznanie z estymacją parametrów oraz weryfikowanie różnych hipotez statystycznych za pomoca odpowiednich testów parametrycznych i nieparametrycznych. Wstępna analiza współzależności zjawisk (współczynnik korelacji i prosta regresji)
Treści programowe	T-L-14	Analiza regresji (klasyczny model regresji liniowej, konstrukcja modeli i ich wykorzystanie w praktyce, ocena jakości modelu).
	T-L-3	Rozkład normalny i jego wykorzystanie w praktycznych zagadnieniach (szereg rozdzielczy, histogram, badanie normalności rozkładu, wyznaczanie charakterystyk rozkładu, analiza kształtu rozkładu, obliczanie prawdopodobieństw). Miary asymetrii i koncentracji. Wyznaczanie przedziałów ufności.
	T-L-8	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji).
	T-L-7	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).
	T-L-1	Parametry skupienia i dyspersji w opisie zmiennych i cech (obliczanie średniej arytmetycznej, harmonicznej, geometrycznej i częstości, wyznaczanie mody i kwantyli, obliczanie wariancji, odchylenia standardowego i współczynnika zmienności).
	T-L-10	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.
	T-L-5	Nieparametryczne alternatywy dla testu t-Studenta: test U Manna-Whitneya, test Walda-Wolfowitza, Kołmogorowa-Smirnowa oraz test znaków i kolejności par Wilcoxona.
	T-L-4	Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Testy t-Studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezależnych, dla dwóch prób zależnych).
	T-L-9	Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.
	T-L-2	Analizowanie rozkładów skokowych na przykładach. Rozkłady Bernoulliego i Poissona.
	T-L-11	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.
	T-L-12	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.
Metody nauczania	M-2	Prezentacja multimedialna wykorzystująca komputer i projektor
	M-3	metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
	M-1	wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca z zagadnień teoretycznych prezentowanych na wykładzie
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi obsługiwać program komputerowy w kontekście analiz statystycznych.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZO_1A_ZO-S-B9_K01	Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych oraz zmian zachodzących w populacji i próbie, posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk przy użyciu warsztatu statystycznego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_1A_K04	potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	R1A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
	R1A_K02	potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
	R1A_K08	potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_K02	potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z podstawami statystycznego opisu populacji, zapoznanie z estymacją parametrów oraz weryfikowanie różnych hipotez statystycznych za pomoca odpowiednich testów parametrycznych i nieparametrycznych. Wstępna analiza współzależności zjawisk (współczynnik korelacji i prosta regresji)
Treści programowe	T-W-3	Wskaźniki statystyczne do charakterystyki populacji
	T-L-14	Analiza regresji (klasyczny model regresji liniowej, konstrukcja modeli i ich wykorzystanie w praktyce, ocena jakości modelu).
	T-L-3	Rozkład normalny i jego wykorzystanie w praktycznych zagadnieniach (szereg rozdzielczy, histogram, badanie normalności rozkładu, wyznaczanie charakterystyk rozkładu, analiza kształtu rozkładu, obliczanie prawdopodobieństw). Miary asymetrii i koncentracji. Wyznaczanie przedziałów ufności.
	T-L-5	Nieparametryczne alternatywy dla testu t-Studenta: test U Manna-Whitneya, test Walda-Wolfowitza, Kołmogorowa-Smirnowa oraz test znaków i kolejności par Wilcoxona.
	T-L-2	Analizowanie rozkładów skokowych na przykładach. Rozkłady Bernoulliego i Poissona.
	T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych
	T-L-11	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.
	T-L-9	Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.
	T-L-1	Parametry skupienia i dyspersji w opisie zmiennych i cech (obliczanie średniej arytmetycznej, harmonicznej, geometrycznej i częstości, wyznaczanie mody i kwantyli, obliczanie wariancji, odchylenia standardowego i współczynnika zmienności).
	T-W-4	Podstawy estymacji - metody, estymacja punktowa i przedzialowa
	T-W-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja
	T-L-10	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.
	T-L-8	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji).
	T-L-4	Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Testy t-Studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezależnych, dla dwóch prób zależnych).
	T-L-12	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.
	T-L-7	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).
	T-W-5	Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne. Analiza wariancji
	T-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby
Metody nauczania	M-3	metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera, opanowanie programu do rozwiązywania określonych zagadnień statystycznych
	M-2	Prezentacja multimedialna wykorzystująca komputer i projektor
	M-1	wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Sprawdziany praktyczne z wykorzystaniem programu komputerowego podsumowujące okresowe osiągnięcia studenta
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca z zagadnień teoretycznych prezentowanych na wykładzie
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych oraz zmian zachodzących w populacji i próbie, posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk przy użyciu warsztatu statystycznego.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0