Statystyka
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | R.2s.STA.NM.RJBSZ |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Statystyka |
Jednostka: | Katedra Statystyki i Polityki Społecznej |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
3.00
|
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. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/2021" (zakończony)
Okres: | 2021-02-25 - 2021-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia laboratoryjne, 9 godzin
Wykład, 9 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Jacek Strojny | |
Prowadzący grup: | Jacek Strojny | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Ćwiczenia laboratoryjne - Zaliczenie na ocenę Wykład - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie.