- Nazwa przedmiotu:
- Teoria i praktyka eksperymentu
- Koordynator przedmiotu:
- prof. dr hab. inż. Marek Dobosz
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Inżynieria Biomedyczna
- Grupa przedmiotów:
- Wariantowe
- Kod przedmiotu:
- TIPE
- Semestr nominalny:
- 1 / rok ak. 2014/2015
- Liczba punktów ECTS:
- 4
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 1) Liczba godzin bezpośrednich 48, w tym:
a) wykład - 30 godz. ;
b) laboratorium - 15 godz. ;
c) konsultacje - 3 godz. ;
2) Praca własna studenta godziny:
a) przygotowanie do ćwiczeń - 18 godz. ;
b) przygotowanie się do kolokwiów przeprowadzanych w ramach ćwiczeń - 10 godz.
c) przygotowanie się do testów przeprowadzanych w ramach wykładu – 10 godz.
d) studia literaturowe - 15 godz. ;
Suma 101 (4 ECTS)
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 2 punkty ECTS - liczba godzin bezpośrednich: 48, w tym:
a) wykład - 30 godz. ;
b) laboratorium - 15 godz. ;
c) konsultacje - 3 godz.
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 1,5 punktu ECTS – 36 godz., w tym:
a) laboratorium - 15 godz. ;
b) konsultacje - 3 godz. ;
c) przygotowanie do laboratorium - 18 godz. ;
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład30h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium15h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Znajomość podstawowych elementów probabilistyki oraz znajomość zasad obsługi komputera
- Limit liczby studentów:
- 24
- Cel przedmiotu:
- Uzyskanie wiedzy teoretycznej na temat wybranych metod statystycznych analizy danych pomiarowych, oraz procedur i technik komputerowych wspomagających obliczenia i prezentację wyników. Zakres tematyki analiz statystycznych skierowany na zastosowania przemysłowe w szczególności metrologiczne oraz badawcze. Umiejętność obsługiwania oprogramowania statystycznego.
- Treści kształcenia:
- Wykład:
Podstawowe pojęcia i twierdzenia statystyki. Statystyka opisowa. Analiza wariancji. Wielowymiarowa analiza kowariancji i korelacji. Wielowymiarowa analiza regresji.
Laboratorium:
Zastosowanie programu „Statgraphics” do rozwiązywania problemów z zakresu oceny próbek, analizy wariancji, analizy korelacji i wielowymiarowej analizy regresji.
- Metody oceny:
- W:Testy po każdym dziale tematycznym. Zalicza ustalona liczba uzyskanych punktów.
L:Rozwiązanie zadań na kolokwium po każdym dziale tematycznym. Zalicza ustalona liczba uzyskanych punktów.
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- 1.M. Dobosz: „Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań – wydanie II uaktualnione”, Akademicka Oficyna Wydawnicza „Exit”, Warszawa, 2004 r
2.Volk W. 1973. Statystyka stosowana dla inżynierów. Warszawa: WNT.
3.Draper N.R., Smith H. 1998. Applied regression analysis. New York: John Wiley & Sons
4.Szydłowiecki H. 1981. Teoria pomiarów. Warszawa: PWN.
5.Bartoszewicz J. 1996. Wykłady ze statystyki matematycznej. Warszawa: PWN.
6.Morrison D. F. 1990. Wielowymiarowa analiza statystyczna. Warszawa: PWN
8.Stanisz A. 2000. Przystępny kurs statystyki z wykorzystaniem programu STATISTICA PL na przykładach z medycyny tom I i II. Kraków: StatSoft Polska Sp. z o.o.
- Witryna www przedmiotu:
- http://zmiij.mchtr.pw.edu.pl/przedmiot.php?class_id=24&subj=4&page=5
- Uwagi:
- Brak
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Efekt TIPE_2st_W01
- Student uzyskuje wiedzę na temat istoty oraz zastosowań statystycznych metod statystyki opisowej oraz analizy wariancji.
Weryfikacja: Testy i kolokwia
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W04
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_W04
- Efekt TIPE_2st_W02
- Student uzyskuje wiedzę na temat istoty oraz zastosowań statystycznych metod wielowymiarowej analizy kowariancji i korelacji oraz wielowymiarowej analizy regresji.
Weryfikacja: Testy i kolokwia
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W04
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_W04
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Efekt TIPE_2st_U01
- Student zdobywa umiejętności zastosowanie oprogramowania statystycznego do rozwiązywania problemów z zakresu oceny próbek oraz analizy wariancji.
Weryfikacja: Rozwiązywanie problemów na kolokwiach
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U02, K_U15
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_U02, InzA_U01, T2A_U11, T2A_U18, InzA_U02
- Efekt TIPE_2st_U02
- Student zdobywa umiejętności zastosowanie oprogramowania statystycznego do rozwiązywania problemów z zakresu analizy korelacji i wielowymiarowej analizy regresji.
Weryfikacja: Rozwiązywanie problemów na kolokwiach
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U02, K_U15
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_U02, InzA_U01, T2A_U11, T2A_U18, InzA_U02
Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne
- Efekt TIPE_2st_K01
- Umiejętność pracy w zespole
Weryfikacja: Ocena pracy zespołów na ćwiczeniach laboratoryjnych
Powiązane efekty kierunkowe:
K_K02, K_K03, K_K06
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_K03, T2A_K06, InzA_K02, T2A_K02