Print Export to file (MS Word)
Name of course:
Statystyka
Coordinator of course:
dr Tadeusz Jagodziński
Type of course:
Compulsory
Level of education:
First cycle studies
Programme:
Gospodarka Przestrzenna
Group of courses:
Obowiązkowe
Code of course:
GP.SIK318
Nominal semester:
2 / AY 2021/2022
Number of ECTS credits:
2
Number of hours of student’s work to achieve learning outcomes:
1. Liczba godzin kontaktowych – 37 godzin, w tym: a) obecność na wykładach - 15 godzin b) obecność na ćwiczeniach - 15 godzin c) obecność na egzaminie - 2 godziny d) konsultacje - 5 godzin 2. Praca własna studenta – 23 godzin, w tym: a) przygotowanie do kolokwium na ćwiczeniach - 10 godzin b) przygotowanie do egzaminu na ćwiczeniach - 13 godzin Łączny nakład pracy studenta wynosi 60 godzin, co odpowiada 2 punktom ECTS.
Number of ECTS credits on the course with direct participation of academic teacher:
1,2 pkt. ECTS - liczba godzin kontaktowych 37, w tym: a) obecność na wykładach - 15 godzin b) obecność na ćwiczeniach - 15 godzin c) obecność na egzaminie - 2 godziny d) konsultacje - 5 godzin
Language of course:
polish
Number of ECTS credits on practical activities on the course:
0,8 pkt. ECTS - 25 godzin, w tym: a) obecność na ćwiczeniach - 15 godzin b) przygotowanie do kolokwium na ćwiczeniach - 10 godzin
Form of didactic studies and number of hours per semester:
  • Lecture15h
  • Exercise type of course15h
  • Laboratory0h
  • Project type of course0h
  • Computer lessons0h
Preliminary requirements:
Wiedza z zakresu rachunku prawdopodobieństwa na poziomie szkoły średniej.
Limit of students:
-
Purpose of course:
Zapoznanie się z podstawowymi zagadnieniami z zakresu statystyki.
Contents of education:
WYKŁADY: Przestrzeń probabilistyczna – zdarzenia losowe, prawdopodobieństwo, prawdopodobieństwo warunkowe, twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym, wzór Bayesa, niezależność zdarzeń, niezależność zdarzeń, schemat Bernoulli`ego. Zmienna losowa, funkcje zmiennej losowej, parametry rozkładu – wartość oczekiwana, wariancja (nierówność Czebyszewa), momenty zwykłe i centralne, parametry pozycyjne z.l., kwantyle, dominanta. Wybrane rozkłady z.l. typu skokowego i typu ciągłego. Twierdzenie Poissona o aproksymacji rozkładu dwumianowego rozkładem Poissona. Dwuwymiarowa zmienna losowa, funkcja prawdopodobieństwa i gęstość prawdopodobieństwa. Niezależność zmiennych losowych, parametry dwuwymiarowych z.l. – wartość oczekiwana, momenty zwykłe i centralne, kowariancja, warunkowa wartość oczekiwana, momenty rozkładu warunkowego, współczynnik korelacji, regresja I i II rodzaju (zastosowania). Informacja o wielowymiarowych z.l. Ciągi zmiennych losowych, prawa wielkich liczb, twierdzenia graniczne. Populacja generalna, próba, statystyka. Definicja i podstawowe własności estymatorów – estymator zgodny, nieobciążony, najefektywniejszy (nierówność Rao-Cramera). Metody uzyskiwania estymatorów – metoda momentów i metoda największej wiarygodności. Przykłady estymatorów. Estymacja punktowa i przedziałowa. Przedziały ufności dla wartości średniej i wariancji w rozkładzie normalnym oraz dla wskaźnika struktury. Test statystyczny – testy parametryczne i nieparametryczne. ĆWICZENIA: Rozwiązywanie zadań z tematyki realizowanej na wykładzie.
Methods of evaluation:
Wykład - egzamin w formie pisemnej. Ćwiczenia - 2 kolokwia w semestrze. Ocena łączna jest średnią z ocen z egzaminu i ćwiczeń. Oceny wystawiane są według zasady: 5,0 - pięć (4,76 – 5,0), 4,5 - cztery i pół (4,26 - 4,74), 4,0 - cztery (3,76 - 4,25), 3,5 - trzy i pół (3,26 - 3,75), 3,0 - trzy (3,0 - 3,25).
Exam:
yes
Literature:
1. A. Plucińska, E.Pluciński – „Elementy probabilistyki”. PWN 2. W. Krysicki, J.Bartos, W.Dyczka, K.Królikowska, M.Wasilewski – „Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. I i II” PWN 3. R. Leiner, J. Zacharski – „Zarys matematyki wyższej dla studiów technicznych, cz. III.” WNT
Website of the course:
-
Notes:

Effects of education

General academic profile - knowledge

Effect GP.SIK318_W1
ma podstawową wiedzę z zakresu statystyki matematycznej
Verification: kolokwia oraz egzamin
Field of study related learning outcomes: K_W01
Area of study related learning outcomes: T1A_W01, T1A_W07
Effect GP.SIK318_W2
ma wiedzę niezbędną do analizy danych i budowy prostych modeli we współpracy z przyrodnikiem, inżynierem czy ekonomistą
Verification: kolokwia oraz egzamin
Field of study related learning outcomes: K_W10
Area of study related learning outcomes: S1A_W04, S1A_W08, T1A_W08

General academic profile - skils

Effect GP.SIK318_U1
potrafi właściwie interpretować i rozwiązywać zadania z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej
Verification: kolokwia oraz egzamin
Field of study related learning outcomes: K_U01
Area of study related learning outcomes: T1A_U01
Effect GP.SIK318_U2
potrafi wykorzystać poznane metody i modele statystyczne do analizy podstawowych zagadnień technicznych
Verification: kolokwia oraz egzamin
Field of study related learning outcomes: K_U08
Area of study related learning outcomes: S1A_U02, S1A_U03, S1A_U08, P1A_U01

General academic profile - social competences

Effect GP.SIK318_K1
student rozumie potrzebę i zna możliwości wykorzystania wiedzy ze statystyki matematycznej do rozwiązywania problemów technicznych i używania właściwie jej terminologii naukowej
Verification: rozmowy kontrolne w trakcie realizacji ćwiczeń
Field of study related learning outcomes: K_K01
Area of study related learning outcomes: T1A_K01