Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Miernictwo i techniki eksperymentu
Koordynator przedmiotu:
Prof. dr hab. inż. Janusz Frączek
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia I stopnia
Program:
Automatyka i Robotyka
Grupa przedmiotów:
Obowiązkowe
Kod przedmiotu:
ML.NK351
Semestr nominalny:
4 / rok ak. 2019/2020
Liczba punktów ECTS:
2
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1. Liczba godzin kontaktowych: 35, w tym: a) wykład – 15 godz., b) ćwiczenia – 15 godz., c) konsultacje – 5 godz. 2. Praca własna studenta – 25 godzin, w tym: a) 10 godz. – realizacja zadania domowego, w którym studenci testują hipotezy statystyczne z zastosowaniem pakietu do obliczeń inżynierskich, b) 15 godz. – przygotowywanie się do kolokwiów. Razem - 60 godz. = 2 punkty ECTS.
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1,4 punktu ECTS - liczba godzin kontaktowych: 35, w tym: a) wykład – 15 godz., b) ćwiczenia – 15 godz., c) konsultacje – 5 godz.
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
Ćwiczenia audytoryjne 15 godzin, realizacja zadania domowego 10 godzin. Razem - 25 godzin = 1 punkt ECTS.
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia15h
  • Laboratorium0h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Przedmiot wymaga znajomości "Analizy matematycznej I" oraz "Analizy matematycznej II" w zakresie całkowania funkcji wielu zmiennych.
Limit liczby studentów:
250
Cel przedmiotu:
Przygotowanie studenta do opracowania wyników prostych pomiarów i eksperymentów.
Treści kształcenia:
Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa - zmienna losowa jedno i wielowymiarowa, rozkłady zmiennej, dystrybuanta. Współczynnik korelacji, przykłady techniczne. Charakterystyki zmiennej losowej, twierdzenia graniczne. Podstawowe pojęcia statystyki, zasady konstrukcji estymatorów, hipotezy statystyczne. Testowanie hipotez. Błędy i niepewności pomiarów. Opracowanie wyników prac doświadczalnych i planowania eksperymentów – przykłady zastosowań dedykowanych pakietów obliczeniowych.
Metody oceny:
Ocena zadań domowych ( testowanie hipotez statystycznych z zastosowaniem pakietu do obliczeń inżynierskich). Sprawdziany.
Egzamin:
nie
Literatura:
Zalecana literatura: 1. Oderfeld J.: Matematyczne podstawy prac doświadczalnych, WPW, 1980. 2. Plucińska A.: Rachunek prawdopodobieństwa, WNT 2000. Dodatkowa literatura: materiały na stronie http://tmr.meil.pw.edu.pl (zakładka Dla Studentów).
Witryna www przedmiotu:
http://ztmir.meil.pw.edu.pl/index.php?/pol/Dydaktyka/Prowadzone-przedmioty/Miernictwo-i-techniki-eksperymentu/Marerialy-MiTE
Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka ML.NK351_W1
Ma wiedzę na temat podstawowych pojęć rachunku prawdopodobieństwa.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany w trakcie semestru oraz zadanie domowe.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: AiR1_W02, AiR1_W06, AiR1_W01
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka ML.NK351_W2
Ma wiedzę na temat twierdzeń granicznych, podstawowych rozkładów zmiennych losowych stosowanych w technice.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany w trakcie semestru oraz zadanie domowe.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: AiR1_W01, AiR1_W02, AiR1_W06
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka ML.NK351_W3
Ma wiedzę o typowych zadaniach statystyki i w szczególności na temat estymacji i testowania hipotez statystycznych.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany w trakcie semestru oraz zadanie domowe.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: AiR1_W01, AiR1_W02, AiR1_W06
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka ML.NK351_W4
Ma wiedzę o szacowaniu niepewności błędu pomiarów oraz możliwości analiz z zastosowaniem pakietów dedykowanych.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany w trakcie semestru oraz zadanie domowe.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: AiR1_W01, AiR1_W02, AiR1_W06
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka ML.NK351_U1
Potrafi obliczyć charakterystyki liczbowe dla typowych zmiennych losowych.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany w trakcie semestru oraz zadanie domowe.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: AiR1_U05, AiR1_U06
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka ML.NK351_U2
Potrafi zastosować twierdzenia graniczne do modelowania błędów pomiarów i w opisie zjawisk losowych.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany w trakcie semestru oraz zadanie domowe.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: AiR1_U05, AiR1_U06
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka ML.NK351_U3
Potrafi przeprowadzić estymację typowych charakterystyk zmiennych losowych.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany w trakcie semestru oraz zadanie domowe.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: AiR1_U05, AiR1_U06
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka ML.NK351_U4
Potrafi postawić hipotezę statystyczną i ją przetestować.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany w trakcie semestru oraz zadanie domowe.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: AiR1_U05, AiR1_U06
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka ML.NK351_U5
Potrafi oszacować niepewność pomiaru.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany w trakcie semestru oraz zadanie domowe.
Powiązane charakterystyki kierunkowe: AiR1_U05, AiR1_U06
Powiązane charakterystyki obszarowe: