Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)
Sylabus przedmiotu Wielowymiarowa analiza statystyczna:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Inżynieria cyfryzacji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wielowymiarowa analiza statystyczna | ||
| Specjalność | Zastosowania informatyki | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Joanna Banaś <Joanna.Banas@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Małgorzata Machowska-Szewczyk <Malgorzata.Machowska.Szewczyk@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 4 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiadomości z zakresu statystyki opisowej i matematycznej, rachunku prawdopodobieństwa, matematyki. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Uzyskanie wiedzy z zakresu podstaw teoretycznych wybranych metod analizy wielowymiarowej. |
| C-2 | Wykształcenie umiejętności zastosowania poznanych metod analizy wielowymiarowej w badaniach społeczno-gospodarczych, ekonomicznych, medycznych, infomatycznych lub sondażowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Rozkład dwuwymiarowej zmiennej losowej - wyznaczanie dystrybuant oraz parametrów rozkładów warunkowych oraz brzegowych, badanie niezależnosci zmiennych losowych. | 4 |
| T-A-2 | Testowanie normalności rozkładu dwuwymiarowej zmiennej losowej. | 2 |
| T-A-3 | Test T2 Hotellinga. | 2 |
| T-A-4 | Analiza wariancji - klasyfikacja pojedyncza oraz podwójna. | 4 |
| T-A-5 | Kolokwium | 3 |
| 15 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Organizacja i zarządzanie danymi w programie Statistica 8.0. | 2 |
| T-L-2 | Regresja wieloraka, badanie istotności współczynników oraz analiza reszt. Wyznaczanie współczynników korelacji wielorakiej oraz cząstkowej. | 2 |
| T-L-3 | Analiza kanoniczna | 2 |
| T-L-4 | Testy ANOVA/MANOVA oraz post hoc. | 3 |
| T-L-5 | Analiza dyskryminacyjna: funkcje dyskryminacyjne i ocena ich istnotności, procedury klasyfikacji. | 2 |
| T-L-6 | Analiza składowych głównych oraz analiza czynnikowa. Wyznaczanie wartości własnych, liczby składowych lub czynników na podstawie wykresu osypiska, kryterium Kaisera. Interpretacja wyników analizy składowych głównych oraz czynnikowej. | 4 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wielowymiarowe zmienne losowe. Rozkłady wielowymiarowych zmiennych losowych i ich parametry. Dystrybuanta łączna, dystrybuanty rozkładów brzegowych oraz warunkowych. Wielowymiarowy rozkład normalny. | 2 |
| T-W-2 | Testowanie normalności rozkładu wielowymiarowego. Testy statystyczne dla wektora średnich (centroidy) populacji. | 2 |
| T-W-3 | Funkcja regresji I i II rodzaju. Szacowanie parametrów strukturalnych metodą najmniejszych kwadratów. Warunki dobrej aproksymacji. Metody badania dokładności oszacowanej funkcji regresji. Przyczyny błędów. Proste metody zamiany przypadków nieliniowych regresji na liniowe. Korelacja wielu zmiennych. Korelacja cząstkowa i wieloraka. Współczynnik determinacji i jego interpretacja. Regresja wielu zmiennych: przypadek liniowy, model regresji logistycznej. | 3 |
| T-W-4 | Analiza wariancji (ANOVA) oraz wielowymiarowa analiza wariancji (MANOVA). | 3 |
| T-W-5 | Analiza dyskryminacyjna. Konstrukcja funkcji dyskryminacyjnej. Ocena skuteczności modelu. | 2 |
| T-W-6 | Metody dekompozycji: analiza głównych składowych oraz analiza czynnikowa. | 2 |
| T-W-7 | Zaliczenie wykładu | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach audytoryjnych | 15 |
| A-A-2 | Przygotowanie do zajęć | 7 |
| A-A-3 | Przygotowanie do kolowkium | 6 |
| A-A-4 | Zaliczenie | 2 |
| 30 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych | 5 |
| A-L-3 | Wykonanie projektu. | 10 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 15 |
| A-W-2 | Przygotowanie do egzaminu | 8 |
| A-W-3 | Studiowanie literatury | 6 |
| A-W-4 | Zaliczenie | 1 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami oraz pytaniami kontrolnymi |
| M-2 | Zajęcia audytoryjne polegają na rozwiązywaniu zadań z zakresu zgodnego z treścią wykładów. |
| M-3 | Zajęcia 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: Zaliczenie wykładu - na podstawie testu jednokrotnego wyboru, zawierający pytania teoretyczne oraz problemowe, sprawdzający wiedzę teoretyczną, umiejętność stosowania jej w praktyce oraz umiejętność interpretacji wyników analiz i formułowania wniosków. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie zajęć audytoryjnych na podstawie kolokwium, polegającgo na samodzielnym rozwiązaniu zadań problemowych. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Ocena zajęć laboratoryjnych na podstawie projektu własnego – projekt weryfikuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie wiedzy i umiejętności. Projekt powinien zawierać zastosowanie wybranej metody analizy wielowymiarowej w klasyfikacji, dyskryminacji lub badaniu zależności na podstawie rzeczywistych danych. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IC_1A_O5/02_W01 Student zna podstawowe pojęcia wielowymiarowej analizy statystycznej, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody przekształcania danych statystycznych wykorzystywane w analizach wielowymiarowych. | IC_1A_W01 | — | — | C-1 | T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-6 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IC_1A_O5/02_U01 Student umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą wybranych metod wielowymiarowej analizy statystycznej, interpretować otrzymane wyniki oraz wyciągać wnioski. | IC_1A_U01 | — | — | C-2 | T-L-3, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-L-4, T-L-6 | M-3 | S-3 |
| IC_1A_O5/02_U02 Student potrafi dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację. | IC_1A_U01 | — | — | C-2 | T-A-4, T-A-1, T-A-2, T-A-3 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IC_1A_O5/02_W01 Student zna podstawowe pojęcia wielowymiarowej analizy statystycznej, sposoby pozyskiwania, prezentacji i analizy materiału statystycznego, zna wybrane metody przekształcania danych statystycznych wykorzystywane w analizach wielowymiarowych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna większość podstawowych pojęć wielowymiarowej analizy statystycznej, wie w jaki sposób pozyskać i zaprezentować materiał statystyczny oraz potrafi omówić korelację, regresję wieloraką oraz ANOVA, MANOVA. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IC_1A_O5/02_U01 Student umie dokonać analizy materiału badawczego za pomocą wybranych metod wielowymiarowej analizy statystycznej, interpretować otrzymane wyniki oraz wyciągać wnioski. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi prawidłowo wykorzystać funkcje pakietu Statistica 10.0 do przeprowadzenia analizy rzeczywistych danych wielowymiarowych za pomocą wybranej metody. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | Student potrafi prawidłowo wykorzystać funkcje pakietu Statistica 10.0 do przeprowadzenia analizy rzeczywistych danych wielowymiarowych za pomocą wybranej metody oraz poprawnie zinterpretować otrzymane wyniki. | |
| 4,5 | ||
| 5,0 | Student potrafi prawidłowo wykorzystać funkcje pakietu Statistica 10.0 do przeprowadzenia analizy rzeczywistych danych wielowymiarowych za pomocą wybranej metody, poprawnie zinterpretować otrzymane wyniki oraz bezbłędnie sformułować odpowiednie wnioski. | |
| IC_1A_O5/02_U02 Student potrafi dbale formułować hipotezy statystyczne, dobrać odpowiednie metody do weryfikacji hipotez, sprawdzić właściwe założenia niezbędne do wnioskowania, przeprowadzić poprawną weryfikację. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi obliczyć wartości oczekiwane i wariancje, sprawdzić założenie o normalności dwuwymiarowej zmiennej losowej, prawidłowo sformułować hipotezy, obliczyć wartości statystyk testowych i wyznaczyć obszary krytyczne w testach: Hotellinga oraz ANOVA. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Morrison D. F., Wielowymiarowa analiza statystyczna, PWN, Warszawa, 1990
- PanekT., Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, SGH, Warszawa, 2009
- Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem Statistica Pl na przykładach z medycyny. Tom 2, 3, StatSoft, Warszawa, 2006
Literatura dodatkowa
- Aczel Admir D., Statystyka w zarządzaniu, PWN, Warszawa, 2000