Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Rolnictwo (N1)
specjalność: Produkcja roślinna i usługi agrotechniczne

Sylabus przedmiotu Statystyka matematyczna:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Rolnictwo
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Statystyka matematyczna
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Agroinżynierii
Nauczyciel odpowiedzialny Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 9 1,30,46zaliczenie
laboratoriaL3 12 1,70,54zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe wiadomosci z zakresu matematyki ze szkoły średniej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Kształtowanie świadomości o roli statystyki w tworzeniu nowej wiedzy
C-2Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod statystycznych
C-3Nabycie przez studenta umiejetności analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej oraz tabelarycznej

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych.12
12
wykłady
T-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby2
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych1
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego2
T-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe, metody porównań średnich1
T-W-5Korelacja i regresja prosta1
T-W-6Transformacja wyników, testy nieparametryczne2
9

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Konsultacje4
A-L-2Praca samodzielna27
A-L-3Uczestnictwo w zajęciach.12
43
wykłady
A-W-1uczestnictwo w wykładzie9
A-W-2studiowanie literatury23
32

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów
S-2Ocena podsumowująca: zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ROL_1A_B07_W01
Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych
ROL_1A_W15C-2T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-2, T-W-1, T-L-1M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ROL_1A_B07_U01
Student ma umiejetność analizy danych pochodzących z eksperymentów i obserwacji, wyciągania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej.
ROL_1A_U17C-3T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-2, T-W-1, T-L-1M-2S-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 kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ROL_1A_B07_K01
Student ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, rozumie potrzebę ich pogłębiania.
ROL_1A_K01C-1T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-2, T-W-1, T-L-1M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ROL_1A_B07_W01
Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać tylko część metod statystycznych do analizy wyników
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ROL_1A_B07_U01
Student ma umiejetność analizy danych pochodzących z eksperymentów i obserwacji, wyciągania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej.
2,0
3,0Student ma umiejetność analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ROL_1A_B07_K01
Student ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, rozumie potrzebę ich pogłębiania.
2,0
3,0Student ma świadomość konieczności pogłębiania wiedzy
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, PWN, Warszawa, 2014
  2. Dobek A, Szwaczkowski T. 2007, Statystyka matematyczna dla biologów, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań, 2007
  3. Małgorzata Rabiej, Statystyka z programem Statistica, Helion, 2012

Literatura dodatkowa

  1. Markiewska-Krawiec D., Krawiec B., Podstawy statystyki matematycznej, Wydawnictwo Akademii Rolniczej, Szczecin, 2001

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych.12
12

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby2
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych1
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego2
T-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe, metody porównań średnich1
T-W-5Korelacja i regresja prosta1
T-W-6Transformacja wyników, testy nieparametryczne2
9

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Konsultacje4
A-L-2Praca samodzielna27
A-L-3Uczestnictwo w zajęciach.12
43
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w wykładzie9
A-W-2studiowanie literatury23
32
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięROL_1A_B07_W01Student ma wiedzę w zakresie metod statystycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówROL_1A_W15Ma podstawową wiedzę z zakresu prowadzenia badań, opisu statystycznego wyników i wnioskowania
Cel przedmiotuC-2Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod statystycznych
Treści programoweT-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe, metody porównań średnich
T-W-5Korelacja i regresja prosta
T-W-6Transformacja wyników, testy nieparametryczne
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych
T-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby
T-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać tylko część metod statystycznych do analizy wyników
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięROL_1A_B07_U01Student ma umiejetność analizy danych pochodzących z eksperymentów i obserwacji, wyciągania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej i tabelarycznej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówROL_1A_U17Wykonuje pod kierunkiem opiekuna naukowego proste zadanie badawcze dotyczące rolnictwa oraz prawidłowo interpretuje rezultaty, wyciąga wnioski i przedstawia je w formie syntetycznej
Cel przedmiotuC-3Nabycie przez studenta umiejetności analizy danych pochodzacych z eksperymentów i obserwacji, wyciagania wniosków oraz prezentacji danych w formie graficznej oraz tabelarycznej
Treści programoweT-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe, metody porównań średnich
T-W-5Korelacja i regresja prosta
T-W-6Transformacja wyników, testy nieparametryczne
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych
T-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby
T-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma umiejetność analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięROL_1A_B07_K01Student ma świadomość o roli statystyki w nauce i praktyce, rozumie potrzebę ich pogłębiania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówROL_1A_K01Rozumie potrzebę uczenia się i samodoskonalenia oraz ma świadomość konieczności uzupełniania i poszerzania swojej wiedzy
Cel przedmiotuC-1Kształtowanie świadomości o roli statystyki w tworzeniu nowej wiedzy
Treści programoweT-W-4Analiza wariancji, doświadczenia 1-czynnikowe, metody porównań średnich
T-W-5Korelacja i regresja prosta
T-W-6Transformacja wyników, testy nieparametryczne
T-W-3Estymatory, zasady wnioskowania statystycznego
T-W-2Rozkłady zmiennych losowych, zasady grupowania i porządkowania danych
T-W-1Wiadomości wstępne, charakterystyki próby
T-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma świadomość konieczności pogłębiania wiedzy
3,5
4,0
4,5
5,0