ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2018/2019 / Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt / Kynologia (N1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Kynologia (N1)

Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Kynologia
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauki rolnicze, leśne i weterynaryjne, studia inżynierskie
Profil	praktyczny
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)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	1	8	1,0	0,40	zaliczenie
laboratoria	L	1	17	2,0	0,60	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.	1
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.	1
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	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).	2
T-L-6	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji). Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.	2
T-L-7	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-8	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.	2
T-L-9	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.	1
T-L-10	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.	2
		17
wykłady
T-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby	1
T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych	1
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	2
T-W-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja	1
		8

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych.	10
A-L-2	Samodzielna praca i ćwiczenie obsługi programu komputerowego służącego do analiz statystycznych, samodzielne obliczanie zadań..	14
A-L-3	Przygotowanie do kolokwiów.	14
A-L-4	Czytanie wskazanej literatury.	5
A-L-5	Uczestnictwo w zajęciach	17
		60
wykłady
A-W-1	Udzial studenta w wykładach	10
A-W-2	Samodzielne studiowanie tematyki wykładów	15
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia	5
		30

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
Kn_1P_B05_W01 definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, objaśnia rozkłady zmiennych losowych, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie.	Kn_1P_W01	—	—	C-1	T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3	M-3, M-1, M-2	S-1, S-2
Kn_1P_B05_W02 Potrafi formułować hipotezy statystyczne, dobierać odpowiednie testy do ich weryfikacji, interpretować wynik, analizuje zależności między cechami	Kn_1P_W01	—	—	C-1	T-W-6, T-W-5	M-3, M-1, M-2	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
Kn_1P_B05_U01 właściwie dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne, formułuje hipotezy i korzysta z odpowiednich testów weryfikacyjnych	Kn_1P_U04	—	—	C-1	T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10	M-3, M-1, M-2	S-1, S-2
Kn_1P_B05_U02 obsługuje program komputerowy w kontekście analiz statystycznych	Kn_1P_U04	—	—	C-1	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10	M-3, M-1, M-2	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
Kn_1P_B05_K01 Wykazuje zrozumienie ogolnych praw statystycznych oraz zmian zachodzących w populacji i próbie, posiada zdolność do empirycznej weryfikacji zachodzących zjawisk przy użyciu warsztatu statystycznego	Kn_1P_K02	—	—	C-1	T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10	M-3, M-1, M-2	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
Kn_1P_B05_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
Kn_1P_B05_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
Kn_1P_B05_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
Kn_1P_B05_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
Kn_1P_B05_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.	1
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.	1
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	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).	2
T-L-6	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji). Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.	2
T-L-7	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-8	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.	2
T-L-9	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.	1
T-L-10	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.	2
		17

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby	1
T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych	1
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	2
T-W-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja	1
		8

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych.	10
A-L-2	Samodzielna praca i ćwiczenie obsługi programu komputerowego służącego do analiz statystycznych, samodzielne obliczanie zadań..	14
A-L-3	Przygotowanie do kolokwiów.	14
A-L-4	Czytanie wskazanej literatury.	5
A-L-5	Uczestnictwo w zajęciach	17
		60

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udzial studenta w wykładach	10
A-W-2	Samodzielne studiowanie tematyki wykładów	15
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia	5
		30

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	Kn_1P_B05_W01	definiuje podstawowe pojęcia statystyczne, objaśnia rozkłady zmiennych losowych, rozróżnia wskaźniki statystyczne i ich zastosowanie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Kn_1P_W01	Posiada wiedzę ogólną o charakterze aplikacyjnym oraz zna nomenklaturę oraz pojęcia, teorie i prawa z zakresu biologii, chemii, matematyki i informatyki
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-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby
	T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych
	T-W-3	Wskaźniki statystyczne do charakterystyki populacji
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 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	Kn_1P_B05_W02	Potrafi formułować hipotezy statystyczne, dobierać odpowiednie testy do ich weryfikacji, interpretować wynik, analizuje zależności między cechami
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Kn_1P_W01	Posiada wiedzę ogólną o charakterze aplikacyjnym oraz zna nomenklaturę oraz pojęcia, teorie i prawa z zakresu biologii, chemii, matematyki i informatyki
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-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja
Treści programowe	T-W-5	Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne. Analiza wariancji
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 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	Kn_1P_B05_U01	właściwie dobiera odpowiednie wskaźniki statystyczne, formułuje hipotezy i korzysta z odpowiednich testów weryfikacyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Kn_1P_U04	Wykorzystuje w sposób umiejętny narzędzia informatyczne, internetowe źródła informacji oraz metody statystyczne do rozwiązywania praktycznych problemów, charakterystycznych dla studiowanego kierunku
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-W-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja
	T-W-5	Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne. Analiza wariancji
	T-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby
	T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych
	T-W-3	Wskaźniki statystyczne do charakterystyki populacji
	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-2	Analizowanie rozkładów skokowych na przykładach. Rozkłady Bernoulliego i Poissona.
	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-4	Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Testy t-Studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezależnych, dla dwóch prób zależnych).
	T-L-5	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).
	T-L-6	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji). Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.
	T-L-7	Nieparametryczne alternatywy dla testu t-Studenta: test U Manna-Whitneya, test Walda-Wolfowitza, Kołmogorowa-Smirnowa oraz test znaków i kolejności par Wilcoxona.
	T-L-8	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.
	T-L-9	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.
	T-L-10	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.
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	Kn_1P_B05_U02	obsługuje program komputerowy w kontekście analiz statystycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Kn_1P_U04	Wykorzystuje w sposób umiejętny narzędzia informatyczne, internetowe źródła informacji oraz metody statystyczne do rozwiązywania praktycznych problemów, charakterystycznych dla studiowanego kierunku
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-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-2	Analizowanie rozkładów skokowych na przykładach. Rozkłady Bernoulliego i Poissona.
	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-4	Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Testy t-Studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezależnych, dla dwóch prób zależnych).
	T-L-5	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).
	T-L-6	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji). Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.
	T-L-7	Nieparametryczne alternatywy dla testu t-Studenta: test U Manna-Whitneya, test Walda-Wolfowitza, Kołmogorowa-Smirnowa oraz test znaków i kolejności par Wilcoxona.
	T-L-8	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.
	T-L-9	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.
	T-L-10	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.
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-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	Kn_1P_B05_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	Kn_1P_K02	Wykazuje gotowość do rzeczowej i merytorycznej dyskusji, umożliwiającej osiągnięcie wspólnego stanowiska
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-W-6	Analiza współzależności zjawisk. Korelacja prosta, regresja
	T-W-5	Weryfikacja hipotez statystycznych, testy parametryczne i nieparametryczne. Analiza wariancji
	T-W-1	Podstawowe pojęcia statystyczne, podstawy prawdopodobieństwa, skale pomiarowe, dobór próby
	T-W-2	Rozkłady cech dyskretnych, rozkłady cech ciągłych
	T-W-3	Wskaźniki statystyczne do charakterystyki populacji
	T-L-2	Analizowanie rozkładów skokowych na przykładach. Rozkłady Bernoulliego i Poissona.
	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-4	Hipotezy statystyczne i ich weryfikacja. Testy t-Studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezależnych, dla dwóch prób zależnych).
	T-L-5	Analiza wariancji jednoczynnikowa (sprawdzanie założeń stosowania analizy wariancji, weryfikacja hipotezy, porównanie kilku wartości średnich za pomocą różnych testów).
	T-L-6	Analiza wariancji wieloczynnikowa (źródła zmienności, przykłady dla klasyfikacji podwójnej i potrójnej, szacowanie interakcji). Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami.
	T-L-7	Nieparametryczne alternatywy dla testu t-Studenta: test U Manna-Whitneya, test Walda-Wolfowitza, Kołmogorowa-Smirnowa oraz test znaków i kolejności par Wilcoxona.
	T-L-8	Nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji: test rang Kruskala-Wallisa i test Friedmana. Test Q Cochrana.
	T-L-9	Wykorzystanie testów nieparametrycznych. Testy zgodności i niezależności.
	T-L-10	Badanie zależności dwóch cech. Obliczanie współczynnika korelacji prostej, współczynnika korelacji rangowej, współczynnika determinacji.
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 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