Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Teoria i praktyka eksperymentu
Koordynator przedmiotu:
prof. dr hab. Marek Dobosz
Status przedmiotu:
Fakultatywny dowolnego wyboru
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Automatyka Robotyka i Informatyka Przemysłowa
Grupa przedmiotów:
Wariantowe
Kod przedmiotu:
TPE
Semestr nominalny:
1 / rok ak. 2018/2019
Liczba punktów ECTS:
4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
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:
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:
W: Podstawowe pojęcia i twierdzenia statystyki. Statystyka opisowa. Analiza wariancji. Wielowymiarowa analiza kowariancji i korelacji. Wielowymiarowa analiza regresji. L: Zastosowanie programu „Statgraphics” do rozwiązywania problemów z zakresu oceny próbek, analizy wariancji, analizy regresji oraz planowania eksperymentu.
Metody oceny:
Testy na wykładzie i kolokwia na laboratorium
Egzamin:
Literatura:
M. Dobosz: „Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań – wydanie II uaktualnione”, Akademicka Oficyna Wydawnicza „Exit”, Warszawa, 2004 r Volk W. 1973. Statystyka stosowana dla inżynierów. Warszawa: WNT. Draper N.R., Smith H. 1998. Applied regression analysis. New York: John Wiley & Sons Szydłowiecki H. 1981. Teoria pomiarów. Warszawa: PWN. Bartoszewicz J. 1996. Wykłady ze statystyki matematycznej. Warszawa: PWN. MorrisonD. F. 1990. Wielowymiarowa analiza statystyczna. Warszawa: PWN 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:
Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt TPE_IIst_W01
Student uzyskuje wiedzę na temat istoty oraz zastosowań metod statystyki opisowej oraz analizy wariancji.
Weryfikacja: Testy na wykładzie i kolokwia na laboratorium
Powiązane efekty kierunkowe: K_W01
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01
Efekt TPE_IIst_W02
Student uzyskuje wiedzę na temat istoty oraz zastosowań statystycznych metod wielowymiarowej analizy kowariancji i korelacji oraz wielowymiarowej analizy regresji.
Weryfikacja: Testy na wykładzie i kolokwia na laboratorium
Powiązane efekty kierunkowe: K_W01
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt TPE_IIst_U01
Student zdobywa umiejętności zastosowanie oprogramowania statystycznego do rozwiązywania problemów z zakresu oceny próbek oraz analizy wariancji
Weryfikacja: Ocena rozwiązywania problemów na kolokwiach
Powiązane efekty kierunkowe: K_U03
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U03
Efekt TPE_IIst_U02
Student zdobywa umiejętności zastosowanie oprogramowania statystycznego do rozwiązywania problemów z zakresu analizy korelacji i wielowymiarowej analizy regresji.
Weryfikacja: Ocena rozwiązywania problemów na kolokwiach
Powiązane efekty kierunkowe: K_U03
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U03

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Efekt TIP_IIst_K01
Umiejętność pracy w zespole
Weryfikacja: Ocena wykonania laboratorium
Powiązane efekty kierunkowe: K_K03, K_K04
Powiązane efekty obszarowe: T2A_K06, T2A_K03