Statystyka matematyczna II 1000-MS1-StatMat2
Założeniem przedmiotu jest zastosowanie typowych metod wnioskowania statystycznego do analizy danych. Celem zajęć jest zapoznanie studentów z podstawową metodologią, narzędziami i interpretacją statystycznych wyników badań. Dane empiryczne analizowane będą za pomocą poznanych wcześniej narzędzi statystycznych, m.in. środowiska R.
Regresja liniowa.
Regresja logistyczna i probitowa.
Analiza dyskryminacyjna.
Analiza wariancji i testy porównań wielokrotnych.
Analiza przeżycia: podstawowe pojęcia i modele (modele regresyjne, m.in. proporcjonalnego hazardu Coxa), dane cenzorowane i ucięte, estymacja funkcji przeżycia (m.in. estymator Kaplana - Meiera).
Całkowity nakład pracy studenta
Efekty uczenia się - wiedza
Efekty uczenia się - umiejętności
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne
Metody dydaktyczne
Metody dydaktyczne podające
Wymagania wstępne
Koordynatorzy przedmiotu
Kryteria oceniania
Zaliczenie na ocenę: kolokwium przeprowadzone w formie testu, sprawdzające następujące efekty kształcenia: W2, U2, U4.
Egzamin pisemny zweryfikuje wiedzę teoretyczną w zakresie następujących efektów kształcenia: W1, W2, U1, U4, K2.Analiza
Praktyki zawodowe
Nie dotyczy.
Literatura
Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Matematyczna, Wojciech Niemiro, SNS 1999.
Statystyczne systemy uczące się, Jacek Koronacki i Jan Ćwik, Exit 2021 (wydanie II).
Analiza danych z programem R, Przemysław Biecek, PWN 2013.
Biostatystyka, Marta Zalewska i Wojciech Niemiro, PZWL 2022.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: