Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Engineering Statistics:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów —
Profil
Moduł —
Przedmiot Engineering Statistics
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Dziekanat
Nauczyciel odpowiedzialny Bogdan Ambrożek <Bogdan.Ambrozek@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 2,00,50zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Mathematics

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1The student will be able to: 1. Use of statistical techniques in engineering. 2. Understand how the statistical algorithms work.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Discrete Random Variables.1
T-A-2Probability Distributions.1
T-A-3Random Sampling and Data Description.1
T-A-4Statistical Intervals.1
T-A-5Tests of Hypotheses.2
T-A-6Simple Linear Regression and Correlation.4
T-A-7Multiple Linear Regression.4
T-A-8Nonlinear regression.6
T-A-9Nonparametric statistics.2
T-A-10Design of Experiments.6
T-A-11Statistical quality control.2
30
wykłady
T-W-1The Role of Statistics in Engineering.2
T-W-2Discrete Random Variables.2
T-W-3Probability Distributions.2
T-W-4Random Sampling and Data Description.3
T-W-5Statistical Intervals.2
T-W-6Tests of Hypotheses.2
T-W-7Simple Linear Regression and Correlation.3
T-W-8Multiple Linear Regression.2
T-W-9Nonlinear regression.4
T-W-10Nonparametric statistics.2
T-W-11Design of Experiments.4
T-W-12Statistical Quality control.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Class participation.30
A-A-2Solving computational problems17
A-A-3Final test and discussion of results.3
50
wykłady
A-W-1Class participation30
A-W-2Individual work17
A-W-3Final test and discussion of results.3
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lecture illustrated by Power Point presentation and computer calculations.
M-2Classes illustrated by computer calculations.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Periodic assessment of student achievement
S-2Ocena podsumowująca: Lecture: written test at the end of the semester Classes: written test

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WBiIS_1-_??_W01
The student will be able to understand how the statistical algorithms work		——C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WBiIS_1-_??_U01
The student will be able to use statistical techniques in engineering.		——C-1T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7, T-A-8, T-A-9, T-A-10, T-A-11M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WBiIS_1-_??_K01
The student will be able to use of statistical techniques in engineering.		——C-1T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7, T-A-8, T-A-9, T-A-10, T-A-11M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WBiIS_1-_??_W01
The student will be able to understand how the statistical algorithms work		2,0
3,0The student is able to understand how the statistical algorithms work
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WBiIS_1-_??_U01
The student will be able to use statistical techniques in engineering.		2,0
3,0The student will be able to use statistical techniques in engineering.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WBiIS_1-_??_K01
The student will be able to use of statistical techniques in engineering.		2,0
3,0The student will be able to use of statistical techniques in engineering.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Montgomery D.C., Runger G.C., Hubele N.F., Engineering Statistics, Wiley, New York, 2010
  2. Montgomery D.C., Runger G.C., Applied Statistics & Probability for Engineers, Wiley, New York, 2002
  3. Triola M.F., Essentials of Statistics, Pearson, Boston, 2015
  4. Hogg R.V., McKean J.W., Craig A.T., Introduction to Mathematical Statistics, Pearson, Boston, 2015

Literatura dodatkowa

  1. Linoff G.S., Data Analysis Using SQL and Excel, Wiley, Indianapolis, 2016
  2. Guerrero H., Excel Data Analysis, Springer, Berlin, 2019

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Discrete Random Variables.1
T-A-2Probability Distributions.1
T-A-3Random Sampling and Data Description.1
T-A-4Statistical Intervals.1
T-A-5Tests of Hypotheses.2
T-A-6Simple Linear Regression and Correlation.4
T-A-7Multiple Linear Regression.4
T-A-8Nonlinear regression.6
T-A-9Nonparametric statistics.2
T-A-10Design of Experiments.6
T-A-11Statistical quality control.2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1The Role of Statistics in Engineering.2
T-W-2Discrete Random Variables.2
T-W-3Probability Distributions.2
T-W-4Random Sampling and Data Description.3
T-W-5Statistical Intervals.2
T-W-6Tests of Hypotheses.2
T-W-7Simple Linear Regression and Correlation.3
T-W-8Multiple Linear Regression.2
T-W-9Nonlinear regression.4
T-W-10Nonparametric statistics.2
T-W-11Design of Experiments.4
T-W-12Statistical Quality control.2
30

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Class participation.30
A-A-2Solving computational problems17
A-A-3Final test and discussion of results.3
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Class participation30
A-W-2Individual work17
A-W-3Final test and discussion of results.3
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WBiIS_1-_??_W01The student will be able to understand how the statistical algorithms work
Cel przedmiotuC-1The student will be able to: 1. Use of statistical techniques in engineering. 2. Understand how the statistical algorithms work.
Treści programoweT-W-2Discrete Random Variables.
T-W-3Probability Distributions.
T-W-4Random Sampling and Data Description.
T-W-5Statistical Intervals.
T-W-6Tests of Hypotheses.
T-W-7Simple Linear Regression and Correlation.
T-W-8Multiple Linear Regression.
T-W-9Nonlinear regression.
T-W-10Nonparametric statistics.
T-W-11Design of Experiments.
T-W-12Statistical Quality control.
Metody nauczaniaM-1Lecture illustrated by Power Point presentation and computer calculations.
M-2Classes illustrated by computer calculations.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Periodic assessment of student achievement
S-2Ocena podsumowująca: Lecture: written test at the end of the semester Classes: written test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student is able to understand how the statistical algorithms work
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WBiIS_1-_??_U01The student will be able to use statistical techniques in engineering.
Cel przedmiotuC-1The student will be able to: 1. Use of statistical techniques in engineering. 2. Understand how the statistical algorithms work.
Treści programoweT-A-1Discrete Random Variables.
T-A-2Probability Distributions.
T-A-3Random Sampling and Data Description.
T-A-4Statistical Intervals.
T-A-5Tests of Hypotheses.
T-A-6Simple Linear Regression and Correlation.
T-A-7Multiple Linear Regression.
T-A-8Nonlinear regression.
T-A-9Nonparametric statistics.
T-A-10Design of Experiments.
T-A-11Statistical quality control.
Metody nauczaniaM-1Lecture illustrated by Power Point presentation and computer calculations.
M-2Classes illustrated by computer calculations.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Periodic assessment of student achievement
S-2Ocena podsumowująca: Lecture: written test at the end of the semester Classes: written test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student will be able to use statistical techniques in engineering.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WBiIS_1-_??_K01The student will be able to use of statistical techniques in engineering.
Cel przedmiotuC-1The student will be able to: 1. Use of statistical techniques in engineering. 2. Understand how the statistical algorithms work.
Treści programoweT-A-1Discrete Random Variables.
T-A-2Probability Distributions.
T-A-3Random Sampling and Data Description.
T-A-4Statistical Intervals.
T-A-5Tests of Hypotheses.
T-A-6Simple Linear Regression and Correlation.
T-A-7Multiple Linear Regression.
T-A-8Nonlinear regression.
T-A-9Nonparametric statistics.
T-A-10Design of Experiments.
T-A-11Statistical quality control.
Metody nauczaniaM-1Lecture illustrated by Power Point presentation and computer calculations.
M-2Classes illustrated by computer calculations.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Periodic assessment of student achievement
S-2Ocena podsumowująca: Lecture: written test at the end of the semester Classes: written test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student will be able to use of statistical techniques in engineering.
3,5
4,0
4,5
5,0