Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Technologia żywności i żywienie człowieka (S1)
specjalność: żywienie człowieka i dietetyka
Sylabus przedmiotu Statystyka dla dyplomanta:
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 dla dyplomanta | ||
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) | 1,0 | ECTS (formy) | 1,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wiedza ze statystyki oraz umiejętności korzystania z komputera |
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 |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Statystyki opisowe w programie Excel i Statistica | 2 |
T-L-2 | Badanie normalności rozkładów zmiennych w programie Statistica | 2 |
T-L-3 | Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa i krzywoliniowa w programie Statistica | 5 |
T-L-4 | Analiza wariancji | 4 |
T-L-5 | Zaliczenie zajęć | 2 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-L-2 | konsultacje z prowadzącym | 2 |
A-L-3 | przygotowanie się do kolokwium | 9 |
26 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją multimedialną |
M-2 | Ćwiczenia rachunkowe |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Uczestnictwo w ćwiczeniach w laboratorium komputerowym |
S-2 | Ocena podsumowująca: Kolokwium |
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_B4a_W01 Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu zagadnienia z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych. | TZZ_1A_W04 | — | — | C-1 | 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 | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TZZ_1A_B4a_U01 Potrafi przeprowadzić analizę błędów pomiarowych | TZZ_1A_U03, TZZ_1A_U22 | — | — | C-3 | T-L-3, T-L-1, T-L-4, T-L-2 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
TZZ_1A_B4a_U02 Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne | TZZ_1A_U03 | — | — | C-1, C-4 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4 | M-1, M-2 | S-1, 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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TZZ_1A_B4a_K01 Jest gotów do etycznego zastosowania zdobywanej wiedzy w praktyce | TZZ_1A_K01 | — | — | C-6 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4 | M-1, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TZZ_1A_B4a_W01 Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu zagadnienia z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Zna zasady planowania i przeprowadzania analiz statystycznych. | 2,0 | |
3,0 | Student zna i rozumie rachunek prawdopodobiestwa i statystykę matematyczną w zadowalającym stopniu | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TZZ_1A_B4a_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_B4a_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_B4a_K01 Jest gotów do etycznego zastosowania zdobywanej wiedzy w praktyce | 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