| Nazwa w języku polskim: | Statystyczna analiza danych w inżynierii środowiska |
| Nazwa w języku angielskim: | Statistical data analysis in environmental engineering |
| Kierunek studiów: | Inżynieria Środowiska |
| Specjalność: | |
| Stopień: | I |
| Forma: | niestacjonarna |
| Rodzaj przedmiotu: | wybieralny |
| Kod przedmiotu: | ISS112295BK |
|
Wykład |
Ćwiczenia |
Laboratorium |
Projekt |
Seminarium |
|---|---|---|---|---|---|
Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni (ZZU) |
10 | ||||
Liczba godzin całkowitego nakładu pracy studenta (CNPS) |
60 | ||||
Forma zaliczenia |
Zaliczenie na ocenę | ||||
| Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy (X) | |||||
Liczba punktów ECTS |
2 | ||||
w tym liczba punktów odpowiadająca zajęciom o charakterze praktycznym (P) |
|||||
w tym liczba punktów ECTS odpowiadająca zajęciom wymagającym bezpośredniego udziału nauczycieli lub innych osób prowadzących zajęcia (BU) |
0,4 |
| WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I KOMPETENCJI SPOŁECZNYCH | |
|---|---|
| 1 | Ma podstawową wiedzę z analizy matematycznej |
| 2 | Ma znajomość technologii informatycznych na poziomie użytkownika w zakresie posługiwania się arkuszem kalkulacyjnym |
| CELE PRZEDMIOTU | |
|---|---|
| C1 | Zapoznanie się studenta ze sposobem zapisywania, prezentacji i analizy danych pomiarowych jako próby statystycznej, wyznaczanie podstawowych parametrów próby oraz ich interpretacja. |
| C2 | Zapoznanie się studenta z metodami analizy statystycznej błędów pomiarowych, dokładnością i precyzją pomiarów. |
| PRZEDMIOTOWE EFEKTY UCZENIA SIĘ | |
|---|---|
| Z zakresu wiedzy: | |
| PEU_W01 | ma wiedzę ze sposobów zapisywania, prezentacji i analizy danych pomiarowych, metod wyznaczenia podstawowych parametrów próby statystycznej oraz ich interpretacji |
| PEU_W02 | ma podstawową wiedzę z teorii estymacji oraz weryfikacji hipotez statystycznych |
| PEU_W03 | zna metody badania współzależności pomiędzy cechami statystycznymi, opartymi na analizie korelacyjnej |
| Z zakresu umiejętności: | |
| Z zakresu kompetencji społecznych: | |
| PEU_K01 | potrafi wyszukiwać i korzystać z literatury zalecanej do kursu oraz samodzielnie zdobywać wiedzę w tym ze źródeł internetowych |
| PEU_K02 | rozumie konieczność systematycznej i samodzielnej pracy nad opanowaniem materiału kursu |
TREŚCI PROGRAMOWE |
||
Forma zajęć - wykład |
Liczba |
|
| Wy1 | Dane pomiarowe jako dane statystyczne. Próba generalna, próbka. Reprezentatywność próbki. Zmienne losowe. Pojęcie prawdopodobieństwa. Prawdopodobieństwo warunkowe i twierdzenie Bayesa. Miary położenia (średnia (arytmetyczna, geometryczna, ważona), mediana, moda). Kwantyle. Miary zmienności (wariancja, odchylenie standardowe, współczynnik zmienności. Arkusz kalkulacyjny. Wprowadzenie danych pomiarowych. Formaty liczbowe. Prezentacja graficzna danych. Oprogramowanie statystyczne. Excel, Statistica, SSPS, R, gretl. | 1 |
| Wy2 | Rozkład empiryczny. Parametry rozkładu zmiennej losowej. Gęstość prawdopodobieństwa. Dystrybuanta. Miary asymetrii i spłaszczenia. Prezentacja danych statystycznych. Niektóre rozkłady statystyczne: rozkład normalny, równomierny, dwumianowy, Poissona, t Studenta, chi-kwadrat. Funkcję statystyczne. Analisys ToolPack w Excelu. | 1 |
| Wy3 | Pomiary. Definicja pomiaru. Pojęcia błędu i niepewności pomiaru. Rodzaje błędów pomiaru. Dokładność i precyzja. Metody określenia błędów pomiarów. | 2 |
| Wy4 | Estymatory punktowe i przedziałowe. Estymatory wartości oczekiwanej, wariancji, odchylenia standardowego. Minimalna liczebność próbki. Hipoteza statystyczna. Błędy pierwszego i drugiego rodzaju. Hipotezy parametryczne i nieparametryczne. Weryfikacja hipotezy statystycznej parametrycznej: porównanie wartości średnich z prób, test równości wariancji. | 1 |
| Wy5 | Weryfikacja hipotezy statystycznej nieparametrycznej: badanie dopasowania rozkładu empirycznego do rozkładu teoretycznego. Analiza wariancji ANOVA. Analiza skupień. Wartości krytyczne rozkładów F Fishera, t Studenta, chi-kwadrat. | 2 |
| Wy6 | Rozkład prawdopodobieństwa wielu zmiennych losowych. Korelacja i kowariancja. Badanie empirycznych zależności. Krzywa regresji. Metoda najmniejszych kwadratów. Istotność parametrów strukturalnych. | 2 |
| Wy7 | Linearyzacja zależności nieliniowych. Dopasowanie zależności wielomianowej do wyników pomiarów. Testowanie jakości dopasowania. | 1 | Suma godzin | 10 |
| STOSOWANE NARZĘDZIA DYDAKTYCZNE | |
|---|---|
| N1 | Wykład; metoda tradycyjna z wykorzystaniem multimedia. |
| N2 | Praca własna studenta |
| N3 | Konsultacje. |
OCENA OSIĄGNIĘCIA PRZEDMIOTOWYCH EFEKTÓW UCZENIA SIĘ
| Oceny (F – formująca (w trakcie semestru), P – podsumowująca (na koniec semestru) | Numer efektu uczenia się | Sposób oceny osiągnięcia efektu uczenia się | |
|---|---|---|---|
| 1 | P | PEU_W01, PEU_W02, PEU_W03, PEU_K01-PEU_K02 | Kolokwium |
LITERATURA PODSTAWOWA I UZUPEŁNIAJĄCA
| Literatura podstawowa | |
|---|---|
| Literatura podstawowa: | Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M. Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach część 1,2, PWN, Warszawa 1997. |
| Literatura podstawowa: | Brandt S. Analiza Danych. Metody statystyczne i obliczeniowe, PWN, Warszawa 1999. |
| Literatura podstawowa: | Gajda J. Statystyczna analiza danych pomiarowych, Wydawnictwo AGH, Kraków 2002. |
| Literatura podstawowa: | Zięba A. Analiza danych w naukach ścisłych i technice, PWN, Warszawa 2013. |
| Literatura uzupełniająca | |
| Literatura uzupełniająca: | Łomnicki A. Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników. PWN, Warszawa 2012. |
| Literatura uzupełniająca: | Czermiński J.B., Iwaszkiewicz A., Paszek Z., Sikorski A. Metody statystyczne dla chemików, PWN, Warszawa 1992. |
| Literatura uzupełniająca: | Taylor J. R. Wstęp do analizy błędu pomiarowego, PWN, Warszawa 1995. |
| Literatura uzupełniająca: | Gajek L., Kałuszka M. Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody. III Wydanie, WNT, Warszawa 1996. |
OPIEKUN PRZEDMIOTU
| Imię i nazwisko: | Michał Karpuk |
| E-mail: | michal.karpuk@pwr.edu.pl |
MACIERZ
| L.p. | Przedmiotowy efekt uczenia się | Odniesienie przedmiotowego efektu do efektów uczenia się zdefiniowanych dla kierunku studiów | Cele przedmiotu*** | Treści programowe*** | Numer narzędzia dydaktycznego*** |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | PEU_W01 | K1IS_W01, K1IS_W13 | C1, C2 | Wy1, Wy2, Wy3 | N1, N2, N3 |
| 2 | PEU_W02 | K1IS_W01, K1IS_W13 | C1, C2 | Wy4, Wy5, Wy6, Wy7 | N1, N2, N3 |
| 3 | PEU_W03 | K1IS_W01, K1IS_W13 | C1, C2 | Wy1-Wy7 | N1, N2, N3 |
| 4 | PEU_K01 | K1IS_K01, K1IS_K03 | C1, C2 | Wy1-Wy7 | N1, N2, N3 |
| 5 | PEU_K02 | K1IS_K01, K1IS_K03 | C1, C2 | Wy1-Wy7 | N1, N2, N3 |