Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N1)
Sylabus przedmiotu Podstawy wielowymiarowej analizy danych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Ekonomia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | licencjat | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Podstawy wielowymiarowej analizy danych | ||
| Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Iwona Bąk <Iwona.Bak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | W zakresie wiedzy student powinien posiadać podstawowe wiadomości z zakresu ekonomii, matematyki, statystyki opisowej. |
| W-2 | W zakresie umiejętności student potrafi wykonywać operacje matematyczne, obliczać i interpretować miary poznane w ramach statystyki opisowej, posługiwać się arkuszem kalkulacyjnym Excel oraz wybranymi pakietami statystycznymi (Statistica). |
| W-3 | Wymagania w zakresie kompetencji: student potrafi pracować w grupie, samodzielnie opracowywać informacje na wskazany temat oraz formułować wnioski |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Nabycie wiedzy dotyczącej wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej. |
| C-2 | Umiejętność samodzielnego stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej oraz interpretacji jej wyników. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica). | 2 |
| T-L-2 | Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji. | 2 |
| T-L-3 | Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe) | 3 |
| T-L-4 | Metody analizy skupień. | 2 |
| T-L-5 | Przygotowanie prac zaliczeniowych. | 2 |
| T-L-6 | Prezentacja prac zaliczeniowych przygotowanych przez studentów. | 1 |
| 12 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego. | 1 |
| T-W-2 | Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych. | 1 |
| T-W-3 | Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania cech diagnostycznych. | 1 |
| T-W-4 | Analiza skupień. | 1 |
| T-W-5 | Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica). | 1 |
| T-W-6 | Zaliczenie pisemne (test) wykladu. | 1 |
| 6 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w laboratoriach | 12 |
| A-L-2 | Studiowanie literatury przedmiotu. | 11 |
| A-L-3 | Przygotowanie projektu. | 2 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach | 6 |
| A-W-2 | Studiowanie literatury | 15 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia. | 4 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami. |
| M-2 | Metoda praktyczna: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz programu Statistica. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie z wykładu w formie pisemnej (test). |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie aktywności na zajęciach oraz prezentacji pracy zrealizowanej w grupie. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_D1/5.3_W01 Student zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej. | E_1A_W03, E_1A_W01, E_1A_W06 | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_D1/5.3_U01 Student potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki. | E_1A_U01, E_1A_U02, E_1A_U04 | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6 | M-1, M-2 | S-2 |
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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_D1/5.3_K01 Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych. | E_1A_K01 | — | C-2 | T-W-6, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_D1/5.3_W01 Student zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie zasad stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej |
| 3,0 | Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
| 3,5 | Student w stopniu więcej niż dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
| 4,0 | Student w stopniu dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
| 4,5 | Student w stopniu więcej niż dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej | |
| 5,0 | Student w stopniu bardzo dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_D1/5.3_U01 Student potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki. | 2,0 | Student nie potrafi zastosować wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymanych wyników |
| 3,0 | Student w stopniu dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | |
| 3,5 | Student w stopniu więcej niż dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | |
| 4,0 | Student w stopniu dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | |
| 4,5 | Student w stopniu więcej niż dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki | |
| 5,0 | Student w stopniu bardzo dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_D1/5.3_K01 Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych. | 2,0 | Student nie jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych. |
| 3,0 | Student, z bardzo dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych. | |
| 3,5 | Student, z dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych. | |
| 4,0 | Student, z niewielką pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych. | |
| 4,5 | Student jest gotowy do prawie samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych. | |
| 5,0 | Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych. |
Literatura podstawowa
- Młodak A., Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, DIFIN, Warszawa, 2006
- Balicki A., Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk, 2009
- Panek T., Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, Wydawnictwo SGH w Warszawie, Warszawa, 2009
- Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Formulas and Tables. Statistical and econometric methods, CeDeWu, Warszawa, 2021
Literatura dodatkowa
- Bąk I., Cheba K., The Application of Multi-Criteria Taxonomy to Comparative Analysis of Structures of Sustainable Development, Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2019, 344(5), s. 29-47
- Frątczak E., Gołata E., Ptak-Chmielewska A., Pęczkowski M., Wielowymiarowa analiza statystyczna. Teoria – przykłady zastosowań z systemem SAS, Wydawnictwo SGH w Warszawie, Warszawa, 2009
- Bąk I., Wawrzyniak K., The use of multidimensional statistical analysis methods in the burnout study of teachers and lecturers at univ, Folia Oeconomica Stetinensia, 2020, 20(1), s. 45-61
- Bąk I., Taksonomiczne mierniki rozwoju w badaniu jakości środowiska przyrodniczego na obszarach wiejskich Polski, Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomiczno-Społecznej w Ostrołęce, 2017, 26(3), s. 54-63
- Bąk I., Cheba K., The Application of Multi-Criteria Taxonomy to Comparative Analysis of Structures of Sustainable Development, 2019, Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 344(5): 29-47. https://czasopisma.uni.lodz.pl/foe/article/view/3970/5408
- Bąk I., Spoz, A., Ziolo, M., Dylewski, M., Dynamic Analysis of the Similarity of Objects in Research on the Use of Renewable Energy Resources in European Union Countries, 2021, Energies, 14(13): 3952. DOI: https://doi.org/10.3390/en14133952