Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Statystyka matematyczna

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: MFI-M.234 Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Statystyka matematyczna
Jednostka: Instytut Matematyki
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 6.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

1. Znajomość rachunku prawdpodobieństwa, rachunku różniczkowego i całkowego, objętego programem studiów pierwszego stopnia.

2. Znajomość treści programowych i umiejętności korzystania z programów, objętych programem "Statystyki Matematycznej" studiów pierwszego stopnia.


Godzinowe ekwiwalenty punktów ECTS:

Godziny kontaktowe (z udziałem nauczyciela akademickiego)

1. Godziny kontaktowe z wykładowcą - wykład - 30

2. Godziny kontaktowe z wykładowcą - konsultacje - 10

3. Udział w ćwiczeniach i laboratorium – 30

Łączna liczba godzin z udziałem nauczyciela akademickiego 70

Liczba punktów ECTS z udziałem nauczyciela akademickiego 3


Godziny nie kontaktowe (praca własna studenta)

4. Samodzielne rozwiązywanie zadań tablicowych (deklarowanych) – 40

5. Przygotowanie do kolokwiów – 30

Łączna liczba godzin nie kontaktowych - 70

Liczba punktów ECTS za godziny nie kontaktowe 3


Sumaryczna liczba punktów ECTS dla modułu 6

Sposób weryfikacji efektów kształcenia:

1. Ocenianie kształtujące:

Kontrola obecności na wykładach i laboratorium.

Aktywność na zajęciach. Kontrola aktywności na zajęciach i w czasie rozwiązywania problemów oraz zadań, które są objęte programem.

Wzajemna, koleżeńska recenzja poprawności rozwiązań. Pytania i problemy zachęcające studenta do poszukiwania odpowiedzi, angażujące w naukę.

2. Ocenianie podsumowujące:

Kolokwia sprawdzające stopień opanowania treści programowych. Ocena aktywności w czasie laboratorium. Prace zaliczeniowe. Egzamin pisemny i ustny.

Pełny opis:

Głównym celem wykładu i laboratorium jest zapoznanie studentów z teorią i zastosowaniami statystyki matematycznej w pracy zawodowej i w życiu codziennym. Szczególny nacisk zostanie położony na wnioskowanie statystyczne.

Treści kształcenia:

1) Podstawy teoretyczne weryfikacji hipotez statystycznych - przestrzeń statystyczna, test niezrandomizowany i zrandomizowany, rozmiar testu, poziom istotności, funkcja mocy testu, błąd I i II rodzaju. Testy jednostajnie najmocniejsze - Lemat Neymana-Pearsona.

2) Przegląd testów parametrycznych dla jednej i dwóch prób. Rozkład średniej i wariancji z próby z rozkładu normalnego.

3) Testy zgodności i normalności. Dystrybuanta empiryczna i jej własności.

4) Testy nieparametryczne - porównanie prób niezależnych i zależnych.

5) Wprowadzenie do analizy wariancji.

6) Badanie zależności - test niezależności, współczynniki korelacji.

7) Analiza regresji i modele ekonometryczne.

Literatura:

1. S. Ostasiewicz, Z. Rusnak, U. Siedlecka, Statystyka. Teoria i zadania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, Wrocław 2001

2. W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, PWN, Warszawa 2016

3. A. Stanisz, Przystępny kurs statystyki w oparciu o program STATISTICA PL na przykładach z medycyny, T. I, II, III, Kraków 2012

4. A. Luszniewicz, T. Słaby, Statystyka, Wyd. C.H. Beck, 2009

5. M. Krzyśko, Statystyka matematyczna, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań, 1996.

Efekty uczenia się:

WIEDZA

W1 Rozumie pojęcie testu statystycznego i błędów I i II rodzaju oraz podstawy teoretyczne konstrukcji testów statystycznych (K_W01, K_W02, K_W03).

W2 Zna podstawowe testy parametryczne i istotę analizy wariancji oraz ograniczenia ich stosowalności (K_W04, K_W06, K_W11).

W3 Zna podstawowe testy nieparametryczne i ich zastosowania (K_W04, K_W06, K_W11).

W4 Ma wiedzę w zakresie analizy zależności zjawisk (K_W04, K_W06, K_W11).

W5 Rozumie istotę analizy regresji (K_W04, K_W06, K_W11).

W6 Zna pakiet Statistica i podstawy obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym (K_W09)

UMIEJĘTNOŚCI

U1 Potrafi wyznaczyć błąd I i II rodzaju dla prostych przykładów testów. Umie zastosować lemat Neymana-Pearsona (K_U1, K_U2, K_U3, K_U4, K_U5, K_U11, K_U12 K_U19).

U2 Potrafi stosować testy parametryczne i nieparametryczne (K_U11, K_U12 K_U19).

U3 Potrafi przeprowadzić analizę wariancji i analizę regresji (K_U11, K_U12 K_U19).

U4 Umie posłużyć się programem statystycznym Statistica oraz wykonać obliczenia statystyczne z użyciem arkusza kalkulacyjnego (K_U11, K_U12 K_U19).

U5 Umie sformułować wnioski z przeprowadzonej analizy danych (K_U02, K_U11, K_U12 K_U19).

KOMPETENCJE SPOŁECZNE

K1 Ma świadomość ograniczeń swojej wiedzy, konieczności stałego doskonalenia i sięgania do źródeł informacji (K_K01).

K2 Potrafi pracować w grupie i współpracować przy rozwiązywaniu problemów (K_K03).

K3 Potrafi w sposób popularny jak również sformalizowany formułować wnioski z analizy danych (K_K02, K_K07).

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/2020" (zakończony)

Okres: 2020-02-26 - 2020-06-21
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Przemysław Matuła
Prowadzący grup: Przemysław Matuła
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie.