Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Technika rolnicza i leśna (S1)
Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Technika rolnicza i leśna | ||
|---|---|---|---|
| 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 Agroinżynierii | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Sławomir Stankowski <Slawomir.Stankowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe wiadomosci z zakresu matematyki ze szkoły sredniej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Kształtowanie swiadomosci o roli statystyki w tworzeniu nowej wiedzy |
| C-2 | Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod statystycznych |
| C-3 | Nabycie przez studenta umiejetnosci analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciaganiawniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej oraz tabelarycznej |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Elementy statystyki opisowej, miary tendencji centralnej, rozproszenia, kształtu i ich interpretacja | 2 |
| T-A-2 | Wykorzystanie testu t-Studenta do weryfikacji hipotez statystycznych i tworzenia przedziałów ufnosci | 2 |
| T-A-3 | Analiza doświadczenia w układzie kompletnej randomizacji, interpretacja jakościowa wyników na podstawie testu F, porównania wielokrotne średnich, tworzenie grup jednorodnych, interpretacja wyników | 2 |
| T-A-4 | Ocena zależności pomiędzy zmiennymi, wyliczenie współczynników korelacji, determinacji i regresji, interpretacja, graficzne przedstawienie | 2 |
| 8 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Praca nad przykładami w programach komputerowych | 7 |
| 7 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wiadomości wstępne, charakterystyki próby | 2 |
| T-W-2 | Rozkłady zmiennych, zasady grupowania i porządkowania danych | 2 |
| T-W-3 | Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego | 2 |
| T-W-4 | Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe | 2 |
| T-W-5 | Metody porównań średnich | 2 |
| T-W-6 | Korelacja i regresja prosta | 2 |
| T-W-7 | Transformacja wyników, testy nieparametryczne | 2 |
| T-W-8 | Zasady opracowania wyników badań | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 8 |
| A-A-2 | Studiowanie literatury | 22 |
| 30 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 7 |
| A-L-2 | przygotowanie do zajęć | 23 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Studiowanie literatury | 15 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Ćwiczenia audytoryjne |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TRL_1A_B05_W01 Student ma wiedzę na temat metod statystycznych do analizy wyników | TRL_1A_W02 | R1A_W01 | InzA_W02 | C-2 | T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-7, T-W-5, T-W-8, T-W-2, T-W-1 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TRL_1A_B05_U01 Ma umiejętność analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciągania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej | TRL_1A_U07 | R1A_U05, R1A_U06 | InzA_U01, InzA_U02, InzA_U07 | C-3 | T-A-1, T-A-2, T-A-4, T-A-3 | M-2, M-3 | S-1, S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TRL_1A_B05_K01 Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, rozumie potrzebę ich pogłębiania | TRL_1A_K01, TRL_1A_K07 | R1A_K01, R1A_K07, R1A_K08 | InzA_K02 | C-1 | T-W-8 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TRL_1A_B05_W01 Student ma wiedzę na temat metod statystycznych do analizy wyników | 2,0 | Student nie ma wiedzy na temat metod statystycznych do analizy wyników |
| 3,0 | Student zna tylko czesc metod statystycznych do analizy wyników | |
| 3,5 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do analizy wyników | |
| 4,0 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do analizy wyników, ma umiejętność wyboru najwłaściwszej metody | |
| 4,5 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do analizy wyników, ma umiejętność wyboru najwłaściwszej metody, potrafi porównać ich przydatność | |
| 5,0 | Student potrafi wykorzystać poprawnie metody statystyczne do analizy wyników, ma umiejętność wyboru najwłaściwszej metody, potrafi porównać ich przydatność, potrafi uzasadnić wybór metody |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TRL_1A_B05_U01 Ma umiejętność analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciągania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej | 2,0 | Student nie ma umiejętności analizy danych i wyciagania wniosków |
| 3,0 | Student ma umiejętność analizy danych | |
| 3,5 | Student ma umiejętnośći analizy danych i wyciągania wniosków | |
| 4,0 | Student ma umiejętnośćanalizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników | |
| 4,5 | Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników. Posiada umiejetność planowania badań | |
| 5,0 | Student ma umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków oraz prezentacji wyników. Posiada umiejętność planowania badań i krytycznej oceny opracowań statystycznych |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TRL_1A_B05_K01 Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, rozumie potrzebę ich pogłębiania | 2,0 | Nie ma świadomości o roli statystyki w nauce i praktyce, nie rozumie potrzeby ich pogłębiania |
| 3,0 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, | |
| 3,5 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, ma potrzebę pogłębiania swojej wiedzy | |
| 4,0 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, ma potrzebę pogłębiania swojej wiedzy i jej propagowania | |
| 4,5 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, ma potrzebę pogłębiania swojej wiedzy i jej propagowania oraz stymulowania otoczenia do pogłębiania wiedzy | |
| 5,0 | Ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, ma potrzebę pogłębiania swojej wiedzy i jej propagowania, stymulowania otoczenia do pogłębiania wiedzy i stosowania jej w praktyce |
Literatura podstawowa
- Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, PWN, Warszawa, 2009
- Dobek A, Szwaczkowski T. 2007, Statystyka matematyczna dla biologów, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań, 2007
Literatura dodatkowa
- Markiewska-Krawiec D., Krawiec B. , Szczecin, 2001, Podstawy statystyki matematycznej, Wydawnictwo Akademii Rolniczej, Szczecin, 2001