Conducted in
terms:
2022/23Z, 2023/24Z
ISCED code: 0613
ECTS credits:
6
Language:
Polish
Organized by:
Faculty of Mathematics and Computer Science
Probability and statictics 1000-I2PrSt
This course has not yet been described...
Total student workload
(in Polish) - udział w wykładach – 30 godzin
- udział w ćwiczeniach – 30 godzin
- przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń – 30 godzin
- przygotowanie do zaliczenia egzaminu – 45 godzin
- lektura literatury – 15 godzin
Łącznie: 150 godz. (6 ECTS)
Learning outcomes - knowledge
(in Polish) Student zna podstawy teorii prawdopodobieństwa i rozumie znaczenie koncepcji niezależności stochastycznej. Zna zastosowania fundamentalnych twierdzeń teorii prawdopodobieństwa w zagadnieniach statystycznych.
Learning outcomes - skills
(in Polish) Student potrafi budować elementarne modele probabilistyczne i statystyczne. Umie sformułować fundamentalne twierdzenia teorii prawdopodobieństwa oraz wskazać przykłady ich wykorzystania w statystyce. Interpretuje podstawowe parametry rozkładów prawdopodobieństwa.
Learning outcomes - social competencies
(in Polish) Student ma świadomość roli metod probabilistycznych i statystycznych w funkcjonowaniu współczesnych społeczeństw.
Teaching methods
(in Polish) Wykład konwencjonalny wspomagany komputerowo
Ćwiczenia rachunkowe
Expository teaching methods
- informative (conventional) lecture
- problem-based lecture
- problem-based lecture
Exploratory teaching methods
- classic problem-solving
Type of course
compulsory course
Prerequisites
(in Polish) Podstawowa wiedza matematyczna w zakresie analizy matematycznej i matematyki dyskretnej (elementarnego rachunku prawdopodobieństwa).
Course coordinators
Term 2022/23Z: | Term 2023/24Z: |
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: