Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Technologia żywności i żywienie człowieka (S1)
Sylabus przedmiotu Statystyka:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Technologia żywności i żywienie człowieka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Statystyka | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Towaroznawstwa, Oceny Jakości, Inżynierii Procesowej i Żywienia Człowieka | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Agnieszka Strzelczak <Agnieszka-Strzelczak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza z matematyki na poziomie szkoły średniej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Przekazanie wiedzy z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej |
| C-2 | Zapoznanie studentów z zasadami planowania badań i przeprowadzania analiz statystycznych ich wyników |
| C-3 | Ukształtowanie umiejętności analizy błędów pomiarowych |
| C-4 | Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania prawidłowego wnioskowania statystycznego |
| C-5 | Przygotowanie do właściwej interpretacji wyników badań |
| C-6 | Rozwinięcie umiejętności samodzielnego planowania badań i przeprowadzania analiz statystycznych ich wyników |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Analiza błędów pomiarowych | 2 |
| T-A-2 | Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo | 5 |
| T-A-3 | Elementy statystyki opisowej | 4 |
| T-A-4 | Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez | 7 |
| T-A-5 | Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa i krzywoliniowa | 7 |
| T-A-6 | Analiza wariancji | 5 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Statystyka – podstawowe pojęcia, etapy analizy statystycznej, błędy pomiarowe | 1 |
| T-W-2 | Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo | 2 |
| T-W-3 | Jednowymiarowe i wielowymiarowe zmienne losowe | 1 |
| T-W-4 | Elementy statystyki opisowej | 2 |
| T-W-5 | Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez | 4 |
| T-W-6 | Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa i krzywoliniowa | 4 |
| T-W-7 | Analiza wariancji | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-A-2 | konsultacje z prowadzącym | 15 |
| A-A-3 | rozwiązywanie zadań domowych | 20 |
| A-A-4 | przygotowanie się do kolokwium | 25 |
| 90 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | konsultacje z prowadzącym | 5 |
| A-W-3 | Studiowanie literatury przedmiotu | 16 |
| A-W-4 | przygotowanie się do egzaminu | 25 |
| 61 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją multimedialną |
| M-2 | Ćwiczenia audytoryjne |
| M-3 | Ćwiczenia rachunkowe |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena rozwiązań zadań domowych |
| S-2 | Ocena formująca: Uczestnictwo w ćwiczeniach audytoryjnych |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Egzamin |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_W01 Posiada wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej | TZZ_1A_W09 | — | — | C-1 | T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-3, M-2 | S-1, S-4, S-2, S-3 |
| TZZ_1A_B4_W02 Zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych | TZZ_1A_W09 | — | — | C-1, C-2 | T-A-3, T-A-1, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-W-1, T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-3, M-2 | S-1, S-4, S-2, S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_U01 Potrafi przeprowadzić analizę błędów pomiarowych | TZZ_1A_U05 | — | — | C-3 | T-A-1, T-W-1 | M-1, M-3, M-2 | S-1, S-4, S-2, S-3 |
| TZZ_1A_B4_U02 Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne | TZZ_1A_U01 | — | — | C-1, C-4 | T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-W-7 | M-1, M-3, M-2 | S-1, S-4, S-2, S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_K01 Ma świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników | TZZ_1A_K02, TZZ_1A_K01, TZZ_1A_K03, TZZ_1A_K04, TZZ_1A_K05 | — | — | C-6 | T-A-2, T-A-3, T-A-1, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1, M-3, M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_W01 Posiada wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna i rozumie rachunek prawdopodobiestwa i statystykę matematyczną w zadowalającym stopniu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| TZZ_1A_B4_W02 Zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna i rozumie zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych w zadowalającym stopniu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_U01 Potrafi przeprowadzić analizę błędów pomiarowych | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania analizy błędów pomiarowych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| TZZ_1A_B4_U02 Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego, ale z licznymi błędami | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TZZ_1A_B4_K01 Ma świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników | 2,0 | |
| 3,0 | Student ma zadowalającą świadomość swojej wiedzy i umiejętności w planowaniu badań i interpretacji ich wyników | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach – Rachunek prawdopodobieństwa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2010
- Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach – Statystyka matematyczna, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2010
- Taylor J.R., Wstęp do analizy błędu pomiarowego, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2011
- Sobczyk M., Statystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1996
Literatura dodatkowa
- Steinhaus H., Orzeł czy reszka?, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2010
- Computational Statistics & Data Analysis