Conducted in
terms:
2022/23L, 2023/24L, 2024/25L, 2025/26L
ISCED code: 0540
ECTS credits:
8
Language:
Polish
Organized by:
Faculty of Mathematics and Computer Science
Mathematical statistics 1000-M1STA
This course has not yet been described...
Total student workload
(in Polish) - godziny realizowane z udziałem nauczycieli: 75 godz. (30 godz. wykład + 30 godz. ćwiczenia + 15 godz. laboratorium),
- praca własna (bieżące przygotowanie do zajęć, studiowanie literatury): 80 godz.,
- czas poświęcony na przygotowanie do zaliczeń i egzaminu: 40 godz.,
- czas poświęcony na zaliczenie laboratorium, ćwiczeń i egzamin: 5 godzin.
Razem 200 godz. (8 pkt ECTS).
Learning outcomes - knowledge
(in Polish) W1: zna podstawy rachunku prawdopodobieństwa w stopniu wystarczającym do opisu i analizy eksperymentu losowego i przeprowadzania prostego rozumowania statystycznego (K_W06),
W2: zna podstawowe metody statystyki opisowej i matematycznej, w tym zasady tworzenia wykresów statystycznych, estymacji oraz testowania hipotez parametrycznych (K_W02).
Learning outcomes - skills
(in Polish) U1: potrafi zbudować i przeanalizować model matematyczny eksperymentu losowego, stosuje podstawowe pojęcia i twierdzenia elementarnego rachunku prawdopodobieństwa, w tym twierdzenia graniczne (K_U21),
U2: umie posługiwać się statystycznymi charakterystykami populacji i ich odpowiednikami próbkowymi, potrafi przeprowadzić proste rozumowanie statystyczne, także z wykorzystaniem narzędzi komputerowych (K_U22).
U3: pracuje systematycznie i umie samodzielnie realizować uzgodnione cele; dotrzymuje terminów (K_U24, K_U26).
Learning outcomes - social competencies
(in Polish) K1: jest gotów do krytycznej oceny swojej wiedzy i dalszego jej doskonalenia z wykorzystaniem różnych źródeł informacji (K_K03),
K2: jest gotów do pokonywania trudności stojących na drodze do realizacji założonego celu i systematycznej pracy nad wszelkimi projektami (K_K04).
Teaching methods
(in Polish) Wykład informacyjny (konwencjonalny), pokaz, metody ćwiczeniowa i laboratoryjna.
Observation/demonstration teaching methods
- display
Expository teaching methods
- informative (conventional) lecture
Exploratory teaching methods
- laboratory
- practical
- practical
Type of course
compulsory course
Prerequisites
(in Polish) Zaliczenie przedmiotu Rachunek prawdopodobieństwa I i II.
Course coordinators
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: