Doświadczalnictwo i modelowanie-zaoczne
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | D.DOSBADPRZ.ND.DXXX |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Doświadczalnictwo i modelowanie-zaoczne |
Jednostka: | Katedra Biometrii i Produkcyjności Lasu |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | (brak danych) |
Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest poznanie zasad planowania i przeprowadzania badań naukowych z wykorzystaniem odpowiednio dobranych metod statystycznych. Studenci zdobywają wiedzę z zakresu planowania eksperymentów naukowych, stawiania hipotez oraz poznają metody statystyczne pozwalające na zweryfikowanie postawionych hipotez badawczych. W ramach przedmiotu studenciu poznają również zasady opisywania uzyskiwanych wyników badań oraz wyciągania wniosków wynikających z przeprowadzonych eksperymentów. |
Pełny opis: |
Lp. Treści programowe 1. Definicja nauki. Indukcjonizm i hipotetyzm jako dwa przeciwstawne podejścia do badań naukowych. Ogólne zasady planowania i prowadzenia eksperymentów naukowych: określenie problemu badawczego, sprecyzowanie hipotezy badawczej, dobór próby, zebranie danych, dobór testów statystycznych, budowa i weryfikacja hipotez statystycznych, wybór istotności testu statystycznego. 2. Sposoby pobierania próby. Rodzaje zmiennych i sposoby ich opisu 3. Pojęcia stosowane w doświadczalnictwie. Wprowadzenie do analizy wariancji. 4. Transformacje danych do analizy wariancji. Modele analizy wariancji: stały, losowy, mieszany. 5. Przegląd najważniejszych układów doświadczalnych. Przykłady analizy wariancji doświadczeń jednoczynnikowych, interpretacja wyników obliczeń. Przykłady analizy wariancji doświadczeń wieloczynnikowych, interpretacja wyników obliczeń. 6. Komponenty wariancyjne. 7. Specyfika doświadczalnictwa w inżynierii środowiska. 8. Charakterystyka i możliwości zastosowania sieci neuronowych w prognozowaniu zjawiska zachodzących w środowisku. Praktyczne zastosowanie sieci neuronowych w prognozowaniu intensywności rumowiska unoszonego w ciekach wodnych. 9. Charakterystyka i zastosowanie szeregów czasowych w prognozowaniu zjawisk zachodzących w środowisku. Praktyczne zastosowanie technik analizy szeregów czasowych w prognozowaniu zawartości biogenów w ciekach zlewni użytkowanych rolniczo. 10. Sposoby badania współzależności cech - korelacja i regresja. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona. Współczynnik korelacji rang Spearmana. Prosta regresja liniowa i regresja wieloraka i warunki ich stosowania (normalność reszt, liniowość, homoskedastyczność, autokorelacja, współliniowość). 11. Budowa modeli regresyjnych. Linearyzowana regresja wieloraka. Regresja nieliniowa. Ocena dokładności i testowanie modeli statystycznych. Praktyczne zastosowanie modeli regresyjnych w badaniach przyrodniczych. 12. Struktura pracy naukowej i prezentowanie wyników badań doświadczalnych. Podstawowe zasady pisania prac naukowych. |
Literatura: |
Bruchwald. 1989. Statystyka matematyczna dla leśników. Wydawnictwo SGGW-AR Elandt R. 1964. Statystyka matematyczna w zastosowaniu do doświadczalnictwa rolniczego. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa. Oktaba W. 1986. Metody statystyki matematycznej w doświadczalnictwie. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa. Quinn, Keough. 2002. Experimental Design and Data Analysis for Biologists. Cambridge University Press. |
Efekty uczenia się: |
D.DOSBADPRZ.SD.DXXX_W01 Posiada wiedzę o znaczeniu, sposobach planowania i metodyce badań doświadczalnych R2A_W01 D.DOSBADPRZ.SD.DXXX_W02 Zna zasady analizy interpretacji i prezentacji wyników badań doświadczalnych R2A_W01 D.DOSBADPRZ.SD.DXXX_U03 Rozumie znaczenie obiektywnej oceny obserwowanych zjawisk w przyrodzie i docenia potrzebę ciągłego podnoszenia kwalifikacji z zakresu medod doświadczalnych R2A_K01 |
Metody i kryteria oceniania: |
niedostateczną - Nie posiada wiedzy o sposobach planowania i metodyce badań doświadczalnych - Nie zna podstawowych sposobów analizy, interpretacji i prezentacji wyników badań doświadczalnych dostateczną - Posiada wiedzę o sposobach planowania i metodyce badań doświadczalnych właściwej dla uprawianej dyscypliny - Zna podstawowe sposoby analizy interpretacji i prezentacji wyników badań doświadczalnych dobrą - Potrafi uzasadnić wady i zalety różnych sposobów podejścia do planowania i metodyki badań doświadczalnych - Potrafi uzasadnić wybór medod analizy danych oraz wskazać ich wady i zalety bardzo dobrą - Zna podstawy metodyczne różnych sposobów planowania badań doświadczalnych - Zna zaawansowane sposoby analizy danych i teoretyczne podstawy metod |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie.