Conducted in
terms:
2022/23L, 2023/24L, 2024/25L, 2025/26L
ISCED code: 0311
ECTS credits:
4
Language:
Polish
Organized by:
Department of Econometrics and Statistics
(for:
Faculty of Economic Sciences and Management)
Taxonomic Methods in Economics 1100-12-E12-1-MTwE
This course has not yet been described...
Total student workload
(in Polish) 1. Godziny realizowane z udziałem nauczyciela (godziny kontaktowe): 70 godzin (uczestnictwo w wykładach i ćwiczeniach, konsultacje, referowanie wyników przeprowadzonych analiz, zaprezentowanie końcowej pracy zaliczeniowej, kontakt mailowy).
2. Czas poświęcony na pracę własną (indywidualną) studenta: 50 godzin (zapoznanie się z literaturą, przygotowywanie się do zajęć, w tym: zgromadzenie danych, przeprowadzenie analiz empirycznych w ramach przygotowania końcowej pracy zaliczeniowej, zredagowanie pracy, przygotowanie się do zreferowania wyników przeprowadzonych analiz).
Learning outcomes - knowledge
(in Polish) W1. Student zna podstawowe metody porządkowania i grupowania obiektów ekonomicznych (K_W06).
W2. Zna możliwości i ograniczenia stosowania tych metod w analizach porównawczych, szczególnie w ujęciu dynamicznym (K_W06).
Learning outcomes - skills
(in Polish) U1. Student interpretuje dane oraz potrafi korzystać z różnych źródeł danych (K_U03).
U2. Porządkuje i grupuje obiekty ekonomiczne w ujęciu przekrojowym, w tym przestrzennym, i czasowym (K_U06).
U3. Interpretuje wyniki analiz, ocenia charakter i znaczenie zaobserwowanych prawidłowości, zależności i zmian w czasie (K_U01).
Learning outcomes - social competencies
(in Polish) K1. Student rozumie przydatność i znaczenie analiz z wykorzystaniem metod porządkowania i grupowania obiektów ekonomicznych. Rozumie potrzebę poszerzania wiedzy i doskonalenia umiejętności w zakresie analizy złożonych zjawisk ekonomicznych (K_K02).
K2. Potrafi formułować pytania i udzielać logicznych odpowiedzi; wyciąga właściwe wnioski (K_K01).
Teaching methods
(in Polish) Wykład z elementami pokazu multimedialnego – pokazy w Power Point, prezentacje komputerowe analiz z wykorzystaniem Excela, R-CRAN, Gretla.
Zajęcia ćwiczeniowe w laboratorium komputerowym. Przeprowadzanie analiz z wykorzystaniem: Excela, R-CRAN, Gretla. Prezentacje otrzymanych wyników, pokazy w Power Point. Dyskusje.
Uwaga, w cyklu 2021/2022 wykłady (15 godz.) w formie zdalnej z wykorzystaniem platformy MS Teams; materiały uzupełniające na Moodle.
Observation/demonstration teaching methods
- display
Expository teaching methods
- informative (conventional) lecture
Exploratory teaching methods
- project work
- practical
- presentation of a paper
- practical
- presentation of a paper
Online teaching methods
- content-presentation-oriented methods
- exchange and discussion methods
- methods developing reflexive thinking
- exchange and discussion methods
- methods developing reflexive thinking
Prerequisites
(in Polish) Wiedza oraz praktyczne umiejętności z zakresu matematyki i statystyki. Znajomość podstawowego oprogramowania analiz statystycznych.
Course coordinators
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: