Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Technologie materiałowe i spawalnicze (N1)
specjalność: Projektowanie materiałowe
Sylabus przedmiotu Metody komputerowe i statystyczne w inżynierii:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Technologie materiałowe i spawalnicze | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody komputerowe i statystyczne w inżynierii | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Zarządzania Produkcją | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Chodźko <Marcin.Chodzko@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Kompetencje miękkie - szkolenie biblioteczne oraz metodyka pracy umysłowej. Student powinien umieć poszukiwać informacji oraz dokonywać wyboru źródeł, adekwatnie do stopnia skomplikowania problemu. |
| W-2 | Matematyka I - Wiedza studenta w zakresie podstaw rachunku prawdopodobieństwa (Zdarzenie losowe i prawdopodobieństwo), typów zmiennej losowej i jej rozkładów (normalny, chi2, t-studenta, Dwumianowy, Poissona, Weibulla), dystrybuanty, zmiennej dwuwymiarowej (korelacja), pozwoli rozpocząć kurs od podstaw wnioskowania statystycznego. Takie przygotowanie ułatwi również percepcję przekazywanych treści. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Przekazać wiedzę na temat najczęściej stosowanych metod wnioskowania statystycznego. |
| C-2 | Przekazać wiedzę na temat metod planowania eksperymentu i istotności tych zagadnień w praktyce laboratoryjnej. |
| C-3 | Przekazać wiedzę na temat podstaw optymalizacji oraz wykształcić umiejętność formułowania zagadnień optymalizacyjnych. |
| C-4 | Ukształtować umiejętność wyboru odpowiednich metod do rozwiązania konkretnego problemu badawczego. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Pojęcia podstawowe - dystrybuanta zmiennej ciągłej i skokowej, funkcja gęstości prawdopodobieństwa, rozkłąd prawdopodobieństwa, wartość oczekiwana, wariancja - ćwiczenia rachunkowe.; Rozkłady dyskretne. Schemat Bernouliego, rozkłąd dwumianowy, yjemny dwumianowy, geometryczny, Poissone' - ćwiczenia rachunkowe.Estymacja punktowa i przedziałowa - ćwiczenia rachunkowe.; Podstawy wnioskowania statystycznego. Ćwiczenia w stawianiu hipotez statystycznych. Wyznaczanie prawdopodobieństwa popełnienia błędy pierwszego rodzaju oraz drugiego rodzaju. Idea p-value i jego interpretacja. Weryfikacja hipotez parametrycznych.; Prawdopodobieństwo całkowite. Twierdzenie Bayesa. Wnioskowanie w oparciu o tę teorię.; Nieparametryczne testy normalności - Test Shapiro Wilka, Lilleforsa.; Zaliczenie | 8 |
| 8 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Ćwiczenie w programie Excel: Statystyki opisowe, test normalności rozkładu, estymacja przedziałowa; Weryfikacja testów zgodności dla parametrów populacji.; Testy zgodności.; Regresja jednej zmiennej, metoda najmniejszych kwadratów. Ćwiczenie w pakiecie Statistica: Regresja wieloraka, zastosowanie metod krokowych; Opracowanie planu badań dla mieszaniny z użyciem metody sympleks.; Regresja nieliniowa - przykład zastosowania algorytmów optymalizacyjnych. Zaliczenie | 8 |
| 8 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wykład wstępny. Podstawy modelowania matematycznego, wybór struktury modelu. Podstawy analizy i prezentacji danych.; Statystyki opisowe. Estymacja punktowa oraz przedziałowa. Poziom istotności (ufności). Praktyczny aspekt wyznaczania statystyk opisowych.; Weryfikacja hipotez statystycznych, dotyczących parametrów populacji. Błędy I i II rodzaju, moc testu. Praktyczne aspekty weryfikacji hipotez parametrycznych.; Testy zgodności Chi2 oraz Kołmogorowa. Weryfikacja hipotezy o normalności rozkładu - test Shapiro-Wilka, Lilleforsa. Testy dla hipotez prostych i złożonych. Praktyczne aspekty testów zgodności.; Regresja jednej zmiennej. Metoda najmniejszych kwadratów. Współczynnik korelacji liniowej, dobór postaci modelu i weryfikacja istotności jego elementów.; Regresja wieloraka. Dobór zmiennych, istotność współczynników modelu, współczynnik determinacji. Metody krokowe.Podstawy teorii optymalizacji. Wybór zmiennych, formułowanie funkcji celu, definiowanie ograniczeń. Omówienie wybranego algorytmu optymalizacji. Zaliczenie | 8 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Praca własna | 30 |
| A-A-2 | Udział w zajęciach | 8 |
| A-A-3 | Konsultacje | 2 |
| 40 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 8 |
| A-L-2 | Przygotowywanie sprawozdań z każdego ćwiczenia laboratoryjnego. | 40 |
| A-L-3 | Konsultacje | 2 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 8 |
| A-W-2 | Praca własna | 27 |
| 35 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Metoda podająca: Wykład informacyjny. |
| M-2 | Metoda aktywizująca: Dyskusja dydaktyczna. |
| M-3 | Metoda praktyczna: Ćwiczenia laboratoryjne. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Test, na jednych z pierwszych zajęć, sprawdzający spełnienie wymagań wstępnych. |
| S-2 | Ocena formująca: Ocena złożonych sprawozdań (po każdych zajęciach laboratoryjnych) |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe - pisemne lub w formie testu z przewagą pytań otwartych (jeśli zajęcia będą odbywały się zdalnie). |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TMS_1A_A02_W01 Student ma wiedzę na temat metod wnioskowania statystycznego oraz jej praktycznego wykorzystania w analizie wyników pomiarów. Zna podstawy planowania eksperymentu oraz optymalizacji. | TMS_1A_W04 | — | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-1 | M-2, M-1 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TMS_1A_A02_U01 Student potrafi zaplanować eksperyment, dobrać strukturę modelu oraz zinterpetować wyniki pomiarów (badań). | TMS_1A_U06 | — | — | C-4 | T-L-1 | M-3 | 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 | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TMS_1A_A02_K01 Ma świadomość istotności sposobu przygotowania eksperymentu, jego realizacji i krytycznej analizy rezultatów, na decyzje podejmowane w działności inżynierskiej i ich konsekwencje. | TMS_1A_K01 | — | — | C-4 | T-L-1 | M-3 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TMS_1A_A02_W01 Student ma wiedzę na temat metod wnioskowania statystycznego oraz jej praktycznego wykorzystania w analizie wyników pomiarów. Zna podstawy planowania eksperymentu oraz optymalizacji. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posługuje się, ze zrozumieniem, podstawowymi pojęciami z zakresu wnioskowania statystycznego. Potrafi formułować sensowne wnioski na podstawie wyników obliczeń. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TMS_1A_A02_U01 Student potrafi zaplanować eksperyment, dobrać strukturę modelu oraz zinterpetować wyniki pomiarów (badań). | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi dokonać prawidłowego narzędzia analizy statystycznej i dokonać podstawowych obliczeń, formułując wnioski końcowe. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TMS_1A_A02_K01 Ma świadomość istotności sposobu przygotowania eksperymentu, jego realizacji i krytycznej analizy rezultatów, na decyzje podejmowane w działności inżynierskiej i ich konsekwencje. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi, na podstawowym poziomie, wyjaśnić skutki decyzji, podejmowanych na podstawie realizacji procesu wnioskowania statystycznego. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, K. Królikowska, M. Wasilewski, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1993, lub późniejsze wznowienia
- W. Hyk, Z. Stojek, Analiza statystyczna w laboratorium badawczym, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2019
- M. Sobczyk, Statystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1994
Literatura dodatkowa
- A.Stanisz, Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, Statsoft, Kraków, 2006, Tom I i II (z trzech)