Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Statystyka

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: R.1s.STA.SM.RJBSY Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Statystyka
Jednostka: Katedra Statystyki i Polityki Społecznej
Grupy: Jakość i bezpieczeństwo środowiska, 1 sem. stacj. mgr. obowiazkowe - analiza środowiskiem
Jakość i bezpieczeństwo środowiska, 1 sem. stacj. mgr. obowiazkowe - zarządzanie środowiskiem
Punkty ECTS i inne: (brak)
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Skrócony opis:

Cele kształcenia: Poznanie zasad właściwej interpretacji danych statystycznych i zdobycie podstawowych umiejętności oceny badanych zjawisk i procesów masowych. Nauczenie metod zbierania, prezentacji i analizy danych statystycznych poprzez zapoznanie z praktycznymi metodami statystyki matematycznej, które nawiązują w swej treści do dyscypliny naukowej studiujących.

Pełny opis:

Wykłady:

1 ". Zakres i rozwój historyczny dyscypliny naukowej statystyka.

- zarys historii rozwoju dyscypliny

- przedmiot badań statystycznych

- definicja statystyki jako nauki

- rodzaje badań statystycznych "

2 ". Skala pomiaru a badania statystyczne.

- skala pomiaru

- materiał statystyczny i jego prezentacja "

3 ". Analiza statystyczna jednej zmiennej: miary tendencji centralnej.

- średnia arytmetyczna

- dominanta

- mediana "

4 ". Analiza statystyczna jednej zmiennej: miary zróżnicowania.

- rozstęp cechy

- wariancja i odchylenie standardowe

- współczynnik zmienności

- wskaźniki asymetrii i koncentracji szeregu statystycznego"

5 ". Problemy agregacji informacji statystycznej (szeregi szczegółowe i szeregi rozdzielcze).

- szeregi szczegółowe

- szeregi rozdzielcze

- konstrukcja szeregów rozdzielczych "

6 ". Elementy kombinatoryki.

- permutacje

- wariacje bez powtórzeń i z powtórzeniami

- kombinacje "

7 ". Elementy rachunku prawdopodobieństwa.

- przestrzeń zdarzeń elementarnych i działania na zdarzeniach

- definicja i własności prawdopodobieństwa

- zmienna losowa, rozkład zmiennej losowej, dystrybuanta i gęstość

- przykładowe rozkłady zmiennych losowych"

8 ". Analiza współzależności, korelacja liniowa.

- przykłady

- współczynnik korelacji liniowej Pearsona "

9 ". Analiza współzależności zjawisk jakościowych.

- współczynnik korelacji rang Spearmana "

10 ". Regresja liniowa i jej wykorzystanie w badaniu statystycznym.

- ustalenie rodzaju współzależności "

11 ". Metoda najmniejszych kwadratów

- parametry strukturalne i struktury stochastycznej modelu regresji"

12 ". Metody estymacji.

- definicja estymatora i jego własności

- rozkłady parametrów z próby

- estymacja za pomocą przedziałów ufności"

13 ". Testowanie hipotez statystycznych.

- pojęcie hipotezy statystycznej

- pojęcie testu statystycznego

- rodzaje testów statystycznych

- testy dla średniej "

14 ". Testy parametryczne.

- testy dla wariancji

- test dla współczynnika korelacji

- test dla współczynników regresji "

15 . Testy nieparametryczne.

Ćwiczenia:

1 . Omówienie podstawowych pojęć w literaturze przedmiotu.

2 . Analiza szeregu szczegółowego: miary tendencji centralnej.

3 . Analiza szeregu szczegółowego: miary zróżnicowania, miary asymetrii, miary koncentracji.

4 . Problemy agregacji informacji statystycznej - konstrukcja szeregów rozdzielczych.

5 . Analiza szeregu rozdzielczego: miary tendencji centralnej, miary zróżnicowania, miary asymetrii, miary koncentracji.

6 . Rozkłady empiryczne jednej zmiennej.

7 . Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo.

8 ". Podstawowe twierdzenia rachunku prawdopodobieństwa.

- prawdopodobieństwo całkowite i wzór Bayesa"

9 ". Analiza współzależności, korelacja liniowa.

- współczynnik korelacji liniowej Pearsona "

10 ". Analiza współzależności zjawisk jakościowych.

- współczynnik korelacji rang Spearmana "

11 . Regresja liniowa - szacowanie modelu regresji liniowej z jedną zmienną.

12 . Parametry strukturalne i struktury stochastycznej modelu regresji.

13 . Testowanie hipotez statystycznych - testy parametryczne.

14 . Testy nieparametryczne.

15 . Podsumowanie zajęć. Oceny i zaliczenie.

Statystyka przedmiotu [godziny;ECTS]

1. Liczba godzin oraz punktów ECTS - przedmiot obowiązkowy 100;4

2. Liczba godzin oraz punktów ECTS - przedmiot do wyboru

3. Łączna liczba godzin oraz punktów ECTS, którą student uzyskuje poprzez bezpośredni kontakt z nauczycielem akademickim (wykłady, ćwiczenia, seminaria....) 30;1,20

4. Łączna liczba godzin oraz punktów ECTS, którą student uzyskuje na zajęciach praktycznych np. laboratoryjne, projektowe, terenowe, warsztaty 0,00;0,00

5. Przewidywany nakład pracy własnej (bez udziału prowadzącego lub z udziałem w ramach konsultacji) konieczny do realizacji zadań programowych przedmiotu. 70;2,80

Literatura:

Elementy statystyki w zadaniach, Kukuła K., Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2003.

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. II, W. Krysicki, PWN, Warszawa, 2007.

Statystyka, Warszawa, Sobczyk M., Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2016.

Statystyka matematyczna modele i zadania, Greń J., Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN, 1972.

Efekty uczenia się:

wiedza: Efekty Kształcenia: student:

STA_W01 - ma wiedzę niezbędną dla zrozumienia podstawowych pojęć używanych w badaniu statystycznym,

STA_W02 - zna podstawowe pojęcia statystyczne i potrafi z nich korzystać przy opisie zjawisk masowych,

STA_W03 - zna podstawowe testy statystyczne wraz z założeniami koniecznymi do ich stosowania,

Umiejętnosci:

STA_U01 - potrafi obliczyć i zinterpretować parametry charakteryzujące cechy w badaniu statystycznym,

STA_U02 - potrafi opisać, analizować i interpretować zjawiska masowe przy użyciu poznanych metod statystycznych,

Kompetencje społeczne:

STA_K01 - potrafi rozwiązywać stawiane problemy i organizować pracę w zespole.

STA_K02 - zna zakres posiadanej wiedzy ze statystyki i rozumie potrzebę ciągłego dokształcania się,

Metody i kryteria oceniania:

Egzamin pisemny (test z wyboru i uzupełnienia + zadania obliczeniowe)

Ćwiczenia: rozwiązywanie zadań na poszczególnych ćwiczeniach lub symulacje komputerowe na bieżąco oceniane przez prowadzących pod względem poprawności ich rozwiązania oraz organizacji pracy w zespole.

Ocena końcowa z ćwiczeń: średnia uzyskana z poszczególnych ćwiczeń.

1. Ocena niedostateczna (2,0): wystawiana jest wtedy, jeśli w zakresie co najmniej jednej z trzech składowych (W, U lub K) przedmiotowych efektów kształcenia student uzyska mniej niż 50% obowiązujących efektów dla danej składowej.

2. Ocena dostateczna (3,0): wystawiana jest wtedy, jeśli w zakresie każdej z trzech składowych (W, U lub K) efektów kształcenia student uzyska przynajmniej 50% obowiązujących efektów dla danej składowej.

3. Ocena ponad dostateczna (3,5): wystawiana jest na podstawie średniej arytmetycznej z trzech składowych (W, U lub K) efektów kształcenia (średnio 61-70%).

4. Podobny sposób obliczania ocen jak przedstawiony w pkt. 3 przyjęto dla ocen dobrej (4,0 - średnio 71-80%), ponad dobrej (4,5 - średnio 81-90%) i bardzo dobrej (5,0 - średnio >90%).

UWAGA: Prowadzący zajęcia, na podstawie stopnia opanowania przez studenta obowiązujących treści programowych danego przedmiotu, w oparciu o własne doświadczenie dydaktyczne, formułuje ocenę, posługując się podanymi wyżej kryteriami formalnymi.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie.