Fakultet 1
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | MFI-M.2S.275 |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Fakultet 1 |
Jednostka: | Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | (brak danych) |
Wymagania wstępne: | Podstawowa znajomość statystyki oraz umiejętność wykorzystywania narzędzi informatycznych. |
Godzinowe ekwiwalenty punktów ECTS: | Godziny kontaktowe (z udziałem nauczyciela akademickiego) Wykład 15 Laboratorium 30 Konsultacje 30 Łączna liczba godzin z udziałem nauczyciela akademickiego 75 Liczba punktów ECTS z udziałem nauczyciela akademickiego 3 Godziny nie kontaktowe (praca własna studenta) Przygotowanie się do laboratorium 30 Przygotowanie się do zaliczenia końcowego 30 Łączna liczba godzin niekontaktowych 60 Liczba punktów ECTS za godziny niekontaktowe 2 Sumaryczna liczba punktów ECTS dla modułu 5 |
Sposób weryfikacji efektów kształcenia: | W1, wykład -zaliczenia na ocenę, laboratorium - bieżąca ocena w toku zajęć W2, wykład -zaliczenia na ocenę, laboratorium - bieżąca ocena w toku zajęć W3, wykład -zaliczenia na ocenę, laboratorium - bieżąca ocena w toku zajęć W4, wykład -zaliczenia na ocenę, laboratorium - bieżąca ocena w toku zajęć W5, wykład -zaliczenia na ocenę, laboratorium - bieżąca ocena w toku zajęć U1, laboratorium -ocena realizacja zadań podczas zajęć U2, laboratorium -ocena realizacja zadań podczas zajęć U3, laboratorium -ocena realizacja zadań podczas zajęć K1, wykład + laboratorium - ocena bieżącego zaangażowania K2, wykład + laboratorium - ocena bieżącego zaangażowania |
Pełny opis: |
1. Składnia języka R 2. Funkcjonalne cechy języka R 3. Konstrukcje algorytmiczne w R 4. Złożone struktury danych w R 5. Analizy statystyczne w języku R 6. Grafika w języku R 7. Szczególne zastosowania: funkcje przeżycia, hazardu i mechanizm cenzurowania - implementacje w R 8. Regresja Coxa i Poissona w języku R |
Literatura: |
1. M. Pagano, K. Gavreau, "Principles of Biostatistics" 2. G. Brostrom, "Event History Analysis with R" 3. M. Gagolewski, "Programowanie w języku R" |
Efekty uczenia się: |
WIEDZA W1. Zna podstawowe struktury algorytmiczne w języku R; profil ogólnoakademicki –K_W11; X2A_W01, X2A_W02, X2A_W03 W2. Zna możliwości specjalistycznych funkcji i bibliotek języka R; profil ogólnoakademicki –K_W11; X2A_W01, X2A_W02, X2A_W03 W3. Zna podstawowe techniki analizy statystycznej; profil ogólnoakademicki –K_W01; X2A_W01 W4. Zna pojęcia funkcji przeżycia, funkcji hazardu i mechanizmu cenzurowania; profil ogólnoakademicki –K_W01, K_W03; X2A_W01, X2A_W06 W5. Zna podstawowe modele parametryczne czasów przeżycia - K_W09 UMIEJĘTNOŚCI U1. Potrafi posługiwać się narzędziami i technikami informatycznymi w celu pozyskiwania i analizy danych , w szczególności w języku R; profil ogólnoakademicki –K_U12, K_U18, X2A_U03 U2. Potrafi programować aplikacje w języku R, szczególnie o profilu statystycznym; profil ogólnoakademicki –K_U12, K_U18, X2A_U03 U3. Potrafi zinterpretować oszacowania współczynników modelu i odpowiednie wyniki testów istotności; profil ogólnoakademicki –K_U13, X2A_U01, X2A_U02, X2A_U05 KOMPETENCJE SPOŁECZNE K1. Rozumie potrzebę ciągłego dokształcania się – podnoszenia kompetencji zawodowych i osobistych; profil ogólnoakademicki –K_K01, X2A_K01 K2. Potrafi skutecznie współdziałać w grupie na różnych zasadach; jest zaangażowany podczas realizowania określonych zadań; profil ogólnoakademicki –K_K01, X2A_K01 |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie.