ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Informatyki / Zarządzanie i inżynieria produkcji (N1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N1)

Sylabus przedmiotu Statystyka:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Statystyka
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
ECTS (planowane)	6,0	ECTS (formy)	6,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	14	2,7	0,62	egzamin
laboratoria	L	3	14	3,3	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Wymagania w zakresie wiedzy: student posiada wiadomości z zakresu podstaw analizy matematycznej i elementów rachunku prawdopodobieństwa.
W-2	Wymagania w zakresie umiejetości: student potrafi wykonywać operacje matematyczne, posługiwać się arkuszem kalkulacyjnym Excel.
W-3	Wymagania w zakresie kompetencji: student potrafi pracować w grupie, samodzielnie opracować informacje na wskazany temat oraz formułować wnioski.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Wykształcenie wiedzy i umiejętności z zakresu projektowania i przeprowadzania badania statystycznego zgodnie z wymaganiami wnioskowania statystycznego.
C-2	Wykształcenie umiejętności praktycznego stosowania wiedzy w rozwiązywaniu konkretnych zadań i problemów
C-3	Wskazanie możliwości zastosowania metod statystycznych w praktycznych problemach społecznych, ekonomicznych, medycznych, informatycznych i badaniach sondażowych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Kalkulator prawdopodobieństwa w programie Statistica 8.0: wyznaczanie prawdopodobieństw zdarzeń oraz dystrybuanty.	2
T-L-2	Elementy statystyki opisowej: tworzenie szeregów rozdzielczych, wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.	4
T-L-3	Estymacja przedziałowa.Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbki pobranej z jednej populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanej oraz wskaźnika struktury).	2
T-L-4	Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbek pobranych z dwóch populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanych, wskaźników struktury oraz sprawdzenie jednorodności wariancji).	2
T-L-5	Powtórzenie i zadania sprawdzające	2
T-L-6	Kolokwium	2
		14
wykłady
T-W-1	Pojęcia podstawowe z rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta i jej własności. Charakterystyki liczbowe zmiennej losowej. Standaryzacja zmiennej losowej.	2
T-W-2	Elementy statystyki opisowej.	2
T-W-3	Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.	2
T-W-4	Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach.	4
T-W-5	Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.	2
T-W-6	Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej.	2
		14

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Przygotowanie do laboratoriów	30
A-L-2	Uczestnictwo w zaplanowanych zajęciach	14
A-L-3	Przygotowanie do zaliczenia	32
A-L-4	Odrabianie pracy domowej	20
A-L-5	Konsultacje	2
		98
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	14
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu	40
A-W-3	Czytanie literatury	22
A-W-4	Uczestnictwo w egzaminie	2
A-W-5	konsultacje	2
		80

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów, przy wykorzystaniu do obliczeń jednego z narzędzi: programu komputerowego Statistica 8.0.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Egzamin z wykładu w formie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umięjętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
S-2	Ocena formująca: Sprawdziany na początku zajęć, motywujęce studentów do przygotowania na kolejne zajęcia laboratoryjne.
S-3	Ocena formująca: Kolokwium polegające na samodzielnym rozwiązaniu zadań problemowych ze statystyki z wykorzystaniem do obliczeń programu statistica.
S-4	Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie oceny z kolokwium oraz sprawdzianów, sprawdzających umiejętność stosowania w praktyce nabytej wiedzy oraz wykorzystania narzędzia jakim jest program Statistica 8.0.

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
ZIP_1A_B/02_W01 zna podstawowe pojęcia statystyczne, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody wnioskowania statystycznego	ZIP_1A_W01, ZIP_1A_W04	T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07	InzA_W02	C-1	T-W-4, T-W-6, T-W-1, T-W-3, T-W-5, T-W-2	M-1	S-1

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
ZIP_1A_B/02_U01 umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą metod statystyki opisowej, interpretować parametry opisowe oraz wyciągać wnioski na podstawie graficznych metod prezentacji danych, potrafi wyznaczyć przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu oraz je zinterpretować, dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację	ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U18, ZIP_1A_U04, ZIP_1A_U17	T1A_U01, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U13, T1A_U15	InzA_U01, InzA_U05, InzA_U07	C-3, C-2	T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-2, T-W-5, T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-4, T-W-2	M-2, M-1	S-1, S-2, S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_B/02_W01 zna podstawowe pojęcia statystyczne, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody wnioskowania statystycznego	2,0	Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
	3,0	Student zna niektóre z podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać nieliczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.
	3,5	Student zna większość podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać nieliczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.
	4,0	Student potrafi samodzielnie zdefiniować wszystkie wymagane pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny, potrafi wyjaśnić większość omawianych metod badania prawidłowości zjawisk masowych.
	4,5	Student potrafi samodzielnie wymienić i zdefiniować wszystkie podstawowe pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny, a także samodzielnie dobrać odpowiednie metody do badania prawidłowości zjawisk masowych i uzasadnić ich wybór.
	5,0	Student ma wiedzę na temat wszystkich wymaganych pojęć statycznych, zna etapy badania statystycznego, sposoby pozyskiwania i prezentacji danych statystycznych oraz potrafi samodzielnie rozpoznać badaną prawidłowość statystyczną, samodzielnie zaproponować odpowiednie statystyczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIP_1A_B/02_U01 umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą metod statystyki opisowej, interpretować parametry opisowe oraz wyciągać wnioski na podstawie graficznych metod prezentacji danych, potrafi wyznaczyć przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu oraz je zinterpretować, dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację	2,0	Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
	3,0	Student potrafi prawidłowo obliczyć miary tendencji centralnej i rozrzutu opisujące zmienną losową, potrafi wyznaczać przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu, formułować niektóre hipotezy statystyczne oraz przeprowadzić ich weryfikację za pomocą metod wskazanych przez nauczyciela.
	3,5	Student potrafi obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową. Umie wyznaczać przedziały ufności dla niektórych parametrów rozkładu, formułować niektóre hipotezy statystyczne oraz przeprowadzić ich weryfikację za pomocą wskazanego przez nauczyciela testu, sprawdzić niektóre założenia niezbędne do wnioskowania.
	4,0	Student potrafi obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i je zinterpretować. Umie wyznaczać przedziały ufności dla większości parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować większość hipotez statystycznych, sprawdzić większość założeń niezbędnych do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację większości hipotez za pomocą wskazanego przez nauczyciela testu i dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
	4,5	Student potrafi prawidłowo obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i właściwie je interpretuje. Umie wyznaczać przedziały ufności dla parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić założenia niezbędne do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację większości hipotez i dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
	5,0	Student potrafi bezbłędnie obliczyć miary pozycji, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i właściwie je interpretuje. Umie bezbłędnie wyznaczać przedziały ufności dla parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować odpowiednie hipotezy statystyczne, dobrać metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić wszystkie założenia niezbędne do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację hipotez i dokonać bezbłędnej interpretacji otrzymanych wyników.

Literatura podstawowa

Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. I i II, PWN, Warszawa, 2002
Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka z pakietem komputerowym Statistica PL. Teoria i zastosowania., C. H. Beck, Warszawa, 2008
Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem Statistica Pl na przykładach z medycyny. Tom 1, StatSoft, Warszawa, 2006
Kot S., Jakubowski J., Sokołowski A., Statystyka, Difin, Warszawa, 2007
Sobczyk M., Statystyka, PWN, Warszawa, 2004

Literatura dodatkowa

Sobczyk M., Statystyka, aspekty praktyczne i teoretyczne., UMCS, Lublin, 2006
Aczel A., D., Statystyka w zarządzaniu, PWN, Warszawa, 2000
Kassyk-Rokicka H., Statystyka, zbiór zadań, PWN, Warszawa, 2001
Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWN, Warszawa, 1992
Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka – zadania testowe oraz sylabusy komputerowe, SGH, Warszawa, 1995
Zeliaś A. Pawełek B., Wanat S., Metody statystyczne. Zadania i sprawdziany., PWE, Warszawa, 2002

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Kalkulator prawdopodobieństwa w programie Statistica 8.0: wyznaczanie prawdopodobieństw zdarzeń oraz dystrybuanty.	2
T-L-2	Elementy statystyki opisowej: tworzenie szeregów rozdzielczych, wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.	4
T-L-3	Estymacja przedziałowa.Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbki pobranej z jednej populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanej oraz wskaźnika struktury).	2
T-L-4	Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbek pobranych z dwóch populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanych, wskaźników struktury oraz sprawdzenie jednorodności wariancji).	2
T-L-5	Powtórzenie i zadania sprawdzające	2
T-L-6	Kolokwium	2
		14

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Pojęcia podstawowe z rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta i jej własności. Charakterystyki liczbowe zmiennej losowej. Standaryzacja zmiennej losowej.	2
T-W-2	Elementy statystyki opisowej.	2
T-W-3	Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.	2
T-W-4	Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach.	4
T-W-5	Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.	2
T-W-6	Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej.	2
		14

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Przygotowanie do laboratoriów	30
A-L-2	Uczestnictwo w zaplanowanych zajęciach	14
A-L-3	Przygotowanie do zaliczenia	32
A-L-4	Odrabianie pracy domowej	20
A-L-5	Konsultacje	2
		98

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	14
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu	40
A-W-3	Czytanie literatury	22
A-W-4	Uczestnictwo w egzaminie	2
A-W-5	konsultacje	2
		80

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_B/02_W01	zna podstawowe pojęcia statystyczne, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody wnioskowania statystycznego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_W01	ma wiedzę z matematyki na poziomie wyższym niezbędnym do ilościowego opisu, rozumienia i modelowania problemów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_W04	ma widzę z zakresu planowania i przeprowadzania prostych eksperymentów badawczych (w tym symulacji komputerowej)
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W01	ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W02	ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu 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
Cel przedmiotu	C-1	Wykształcenie wiedzy i umiejętności z zakresu projektowania i przeprowadzania badania statystycznego zgodnie z wymaganiami wnioskowania statystycznego.
Treści programowe	T-W-4	Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach.
	T-W-6	Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej.
	T-W-1	Pojęcia podstawowe z rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta i jej własności. Charakterystyki liczbowe zmiennej losowej. Standaryzacja zmiennej losowej.
	T-W-3	Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.
	T-W-5	Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.
	T-W-2	Elementy statystyki opisowej.
Metody nauczania	M-1	Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Egzamin z wykładu w formie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umięjętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
	3,0	Student zna niektóre z podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać nieliczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.
	3,5	Student zna większość podstawowych pojęć statystycznych, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi wskazać nieliczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.
	4,0	Student potrafi samodzielnie zdefiniować wszystkie wymagane pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny, potrafi wyjaśnić większość omawianych metod badania prawidłowości zjawisk masowych.
	4,5	Student potrafi samodzielnie wymienić i zdefiniować wszystkie podstawowe pojęcia statystyczne, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny, a także samodzielnie dobrać odpowiednie metody do badania prawidłowości zjawisk masowych i uzasadnić ich wybór.
	5,0	Student ma wiedzę na temat wszystkich wymaganych pojęć statycznych, zna etapy badania statystycznego, sposoby pozyskiwania i prezentacji danych statystycznych oraz potrafi samodzielnie rozpoznać badaną prawidłowość statystyczną, samodzielnie zaproponować odpowiednie statystyczne metody badania prawidłowości zjawisk masowych.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIP_1A_B/02_U01	umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą metod statystyki opisowej, interpretować parametry opisowe oraz wyciągać wnioski na podstawie graficznych metod prezentacji danych, potrafi wyznaczyć przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu oraz je zinterpretować, dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIP_1A_U25	ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
	ZIP_1A_U18	potrafi planować, przeprowadzać eksperymenty (w tym pomiary i symulacja komputerowa), interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski z eksperymentów
	ZIP_1A_U04	ma umiejętności w zakresie pomiaru i analizy podstawowych zjawisk fizycznych związanych z procesami oraz systemami produkcji w wybranym obszarze inżynierii produkcji
	ZIP_1A_U17	ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U04	potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U13	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	T1A_U15	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
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
	InzA_U05	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	InzA_U07	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotu	C-3	Wskazanie możliwości zastosowania metod statystycznych w praktycznych problemach społecznych, ekonomicznych, medycznych, informatycznych i badaniach sondażowych
Cel przedmiotu	C-2	Wykształcenie umiejętności praktycznego stosowania wiedzy w rozwiązywaniu konkretnych zadań i problemów
Treści programowe	T-L-1	Kalkulator prawdopodobieństwa w programie Statistica 8.0: wyznaczanie prawdopodobieństw zdarzeń oraz dystrybuanty.
	T-L-4	Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbek pobranych z dwóch populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanych, wskaźników struktury oraz sprawdzenie jednorodności wariancji).
	T-L-3	Estymacja przedziałowa.Testowanie hipotez statystycznych na podstawie próbki pobranej z jednej populacji (testy istotności dla wartości oczekiwanej oraz wskaźnika struktury).
	T-L-2	Elementy statystyki opisowej: tworzenie szeregów rozdzielczych, wyznaczanie i interpretacja miar tendencji centralnej, miar zróżnicowania, asymetrii i skupienia.
	T-W-5	Nieparametryczne testy istotności: test zgodności Pearsona oraz Kołmogorowa, test losowości próby.
	T-W-1	Pojęcia podstawowe z rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta i jej własności. Charakterystyki liczbowe zmiennej losowej. Standaryzacja zmiennej losowej.
	T-W-3	Teoria estymacji. Własności estymatorów: zgodność, nieobciążoność, efektywność. Estymacja punktowa. Estymacja przedziałowa.
	T-W-6	Analiza korelacji i regresji między dwiema zmiennymi: współczynnik korelacji liniowej Pearsona, test istotności współczynnika korelacji, estymacja prostej regresji metodą najmniejszych kwadratów, test istotności współczynnika regresji liniowej.
	T-W-4	Parametryczne testy istotności: wartości przeciętnej w populacji, dotyczącej wariancji w populacji, wskaźnika struktury, wartości przeciętnych w dwóch populacjach.
	T-W-2	Elementy statystyki opisowej.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów, przy wykorzystaniu do obliczeń jednego z narzędzi: programu komputerowego Statistica 8.0.
Metody nauczania	M-1	Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Egzamin z wykładu w formie pytań testowych oraz problemowych, sprawdzających zarówno wiedzę teoretyczną jak i umięjętność stosowania jej w praktyce, umiejętności formułowania wniosków oraz nabytą intuicję statystyczną.
	S-2	Ocena formująca: Sprawdziany na początku zajęć, motywujęce studentów do przygotowania na kolejne zajęcia laboratoryjne.
	S-3	Ocena formująca: Kolokwium polegające na samodzielnym rozwiązaniu zadań problemowych ze statystyki z wykorzystaniem do obliczeń programu statistica.
	S-4	Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie oceny z kolokwium oraz sprawdzianów, sprawdzających umiejętność stosowania w praktyce nabytej wiedzy oraz wykorzystania narzędzia jakim jest program Statistica 8.0.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
	3,0	Student potrafi prawidłowo obliczyć miary tendencji centralnej i rozrzutu opisujące zmienną losową, potrafi wyznaczać przedziały ufności dla podstawowych parametrów rozkładu, formułować niektóre hipotezy statystyczne oraz przeprowadzić ich weryfikację za pomocą metod wskazanych przez nauczyciela.
	3,5	Student potrafi obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową. Umie wyznaczać przedziały ufności dla niektórych parametrów rozkładu, formułować niektóre hipotezy statystyczne oraz przeprowadzić ich weryfikację za pomocą wskazanego przez nauczyciela testu, sprawdzić niektóre założenia niezbędne do wnioskowania.
	4,0	Student potrafi obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i je zinterpretować. Umie wyznaczać przedziały ufności dla większości parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować większość hipotez statystycznych, sprawdzić większość założeń niezbędnych do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację większości hipotez za pomocą wskazanego przez nauczyciela testu i dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
	4,5	Student potrafi prawidłowo obliczyć miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i właściwie je interpretuje. Umie wyznaczać przedziały ufności dla parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić założenia niezbędne do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację większości hipotez i dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
	5,0	Student potrafi bezbłędnie obliczyć miary pozycji, rozrzutu, asymetrii i koncentracji opisujące zmienną losową i właściwie je interpretuje. Umie bezbłędnie wyznaczać przedziały ufności dla parametrów rozkładu oraz je poprawnie interpretować, formułować odpowiednie hipotezy statystyczne, dobrać metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić wszystkie założenia niezbędne do wnioskowania oraz przeprowadzić weryfikację hipotez i dokonać bezbłędnej interpretacji otrzymanych wyników.