Conducted in
terms:
2023/24L, 2024/25L
ISCED code: 0541
ECTS credits:
3
Language:
Polish
Organized by:
Faculty of Mathematics and Computer Science
(in Polish) Statystyka opisowa 1000-MS1-StatOpis
This course has not yet been described...
Total student workload
(in Polish) 1. Godziny realizowane z udziałem nauczycieli:
a. laboratorium – 30 godzin,
b. bieżące przygotowanie do zajęć, w tym rozwiązywanie zadań zleconych przez prowadzących, zapoznanie się z informacją zwrotną dotyczącą rozwiązanych zadań oraz konsultacje z prowadzącymi zajęcia – 30 godzin.
2. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta/słuchacza/uczestnika kursu potrzebny do pomyślnego zaliczenia przedmiotu:
a. studiowanie literatury – 5 godzin,
b. wykonanie projektów zaliczeniowych – 15 godzin.
3. Czas wymagany do przygotowania się do uczestnictwa w procesie oceniania (np. w egzaminach):
a. przygotowanie się do testów pisemnych – 10 godzin.
RAZEM: 90 godzin (3 punkty ECTS)
Learning outcomes - knowledge
(in Polish) W1: Rozumie istotę statystyki opisowej i wie do czego służą jej metody (K_W01).
W2: Zna podstawowe typy zmiennych i skale pomiarowe (K_W03).
W3: Zna definicje podstawowych statystyk opisowych: klasycznych i pozycyjnych, wie kiedy stosować które z nich (K_W02).
W4: Zna podstawowe typy wykresów statystycznych i wie dla jakich zmiennych i w jakim celu je stosować (K_W02).
W5: Ma wiedzę na temat badania skorelowania zmiennych (K_W02).
W6: Zna podstawowe pojęcia stosowane w analizie dynamiki zjawisk losowych (K_W02).
W6: Zna możliwości programu MS Excel w zakresie przekształcania danych i statystyki opisowej (K_W07).
Learning outcomes - skills
(in Polish) U1: Potrafi pozyskać dane z ogólnodostępnych baz danych i zweryfikować ich rzetelność i jakość (K_U19).
U2: Umie ustalić poziom pomiaru zmiennej i dobrać odpowiednie statystyki opisowe i wykresy do prezentacji rozkładu tej zmiennej (K_U14).
U3: Znając wartości zmiennej w próbie, potrafi wyznaczyć wartości podstawowych statystyk opisowych i je zinterpretować (K_U01, K_U14).
U4: Umie porównać rozkłady zmiennej w grupach za pomocą odpowiednich statystyk i wykresów i wyciągnąć z tego wnioski (K_U01, K_U14).
U5: Umie zbadać korelację dwóch zmiennych losowych i zinterpretować uzyskane wyniki (K_U01, K_U14).
U6: Umie przeprowadzić podstawową analizę dynamiki zjawisk losowych zmiennych w czasie (K_U01, K_U14).
U7: Posługuje się sprawnie programem MS Excel w zakresie przekształcania danych i statystyki opisowej (K_U03, K_U10, K_U14).
U8: Potrafi we współpracy z kolegami z grupy przygotować atrakcyjną graficznie prezentację z wynikami przeprowadzonych analiz (K_U04, K_U19).
Learning outcomes - social competencies
(in Polish) K1: Zna zasady pracy z danymi, w szczególności danymi osobowymi i wrażliwymi, ma krytyczne podejście do danych pozyskiwanych z Internetu (K_K01).
K2: Dostrzega użyteczność oficjalnych baz danych i statystyk publikowanych przez powołane do tego instytucje (K_K02).
K3: Ma świadomość wagi wiedzy opartej o dane (K_K02).
K4: Potrafi prezentować w sposób zrozumiały wyniki swoich analiz, jest otwarty na krytykę, potrafi podejmować dyskusję (K_K03, K_K04).
Expository teaching methods
- discussion
Exploratory teaching methods
- practical
- brainstorming
- case study
- project work
- brainstorming
- case study
- project work
Type of course
compulsory course
Prerequisites
(in Polish) Podstawowa umiejętność posługiwania się komputerem.
Course coordinators
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: