Statystyka 1703-F1-STAT-J

Tematy wykładów –
1.Elementy rachunku prawdopodobieństwa: zdarzenie losowe, zbiór zdarzeń losowych, klasyczna definicja prawdopodobieństwa, funkcja prawdopodobieństwa, dystrybuanta
2. Zmienna losowa dyskretna: rozkład zmiennej losowej dyskretnej i jego parametry, podstawowe rozkłady zmiennej losowej dyskretnej
3. Zmienna losowa ciągła: funkcja gęstości prawdopodobieństwa, rozkład zmiennej losowej ciągłej i jego parametry, podstawowe rozkłady zmiennej losowej ciągłej
4. Przedział ufności
5. Elementy wnioskowania statystycznego
6. Współzależność zmiennych: analiza korelacji i regresji

Tematy ćwiczeń –
1.Wprowadzenie do obsługi programu Statistica. Statystka opisowa.
2. Elementy rachunku prawdopodobieństwa: zdarzenie losowe, zbiór zdarzeń losowych, klasyczna definicja prawdopodobieństwa, funkcja prawdopodobieństwa, dystrybuanta
3.Zmienna losowa dyskretna: rozkład zmiennej losowej dyskretnej i jego parametry, podstawowe rozkłady zmiennej losowej dyskretnej
4. Zmienna losowa ciągła: funkcja gęstości prawdopodobieństwa, rozkład zmiennej losowej ciągłej i jego parametry, podstawowe rozkłady zmiennej losowej ciągłej
5.Wyznaczanie przedziałów ufności i formułowanie hipotez statystycznych
6. Analiza korelacji i regresji liniowej.
7. Kolokwium

Całkowity nakład pracy studenta

1. Nakład pracy związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich wynosi: – udział w wykładach: 12 godzin – udział w ćwiczeniach: 23 godziny – udział w konsultacjach: 5 godzin Nakład pracy związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich wynosi 40 godzin, co odpowiada 1.6 punktom ECTS. 2. Bilans nakładu pracy studenta: – udział w wykładach: 12 godzin – udział w ćwiczeniach: 23 godziny – udział w konsultacjach: 5 godzin – przygotowanie do ćwiczeń: 15 godzin – przygotowanie do kolokwiów i egzaminu: 20 godzin Łączny nakład pracy studenta związany z realizacją przedmiotu wynosi 75 godzin, co odpowiada 3 punktom ECTS. 3. Nakład pracy związany z prowadzonymi badaniami naukowymi – udział w laboratoriach (z uwzględnieniem metodologii badań naukowych, wyników badań, opracowań): 15 godzin – konsultacje badawczo-naukowe: 5 godzin – przygotowanie do zajęć objętych aktywnością naukową: 10 godzin – przygotowanie do zaliczenia w zakresie aspektów badawczo-naukowych dla realizowanego przedmiotu: 8 godzin Łączny nakład pracy studenta związany z prowadzonymi badaniami naukowymi wynosi 38 godzin, co odpowiada 1.52 punktom ECTS 4. Czas wymagany do przygotowania się i do uczestnictwa w procesie oceniania: – przygotowanie do kolokwiów i egzaminu: 20 godzin Łączny nakład pracy studenta związany z przygotowaniem do uczestnictwa w procesie oceniania wynosi 20 godzin co odpowiada 0.8 punktom ECTS

Efekty uczenia się - wiedza

W1: zna pojęcie prawdopodobieństwa i zdarzenia losowego (K_B.W24) W2: zna podstawowe rozkłady prawdopodobieństwa zmiennej losowej dyskretnej (K_B.W24) W3: zna pojęcia wartości przeciętnej i wariancji (K_B.W24) W4: zna pojęcia dystrybuanty zmiennej losowej dyskretnej i ciągłej (K_B.W24) W5: rozumie pojęcie gęstości prawdopodobieństwa zmiennej losowej ciągłej(K_B.W24) W6: zna podstawowe rozkłady zmiennej losowej ciągłej (K_B.W24) W7: rozumie pojęcie przedziału ufności (K_B.W24) W8: zna pojęcie testowania hipotez statystycznych (K_B.W25) W9: zna pojęcie regresji liniowej i metody wyznaczania jej parametrów (K_B.W25)

Efekty uczenia się - umiejętności

U1: potrafi wyznaczyć prawdopodobieństwa zdarzeń losowych (K_B.U14) U2: potrafi wyznaczyć dystrybuantę, wartość oczekiwaną i wariancję dla podstawowych rozkładów zmiennej losowej(K_B.U14) U3: potrafi wyznaczyć statystyki opisowe próby(K_B.U14) U4: potrafi korzystać z oprogramowania dedykowanego do analizy danych (np. Statistica, SPSS, SAS, R) (K_B.U14) U5. potrafi wyznaczyć przedział ufności dla rozkładu t-Studenta (K_B.U14) U6. potrafi sformułować hipotezy do przeprowadzania wnioskowania statystycznego (K_B.U14) U7. potrafi wyznaczyć parametry regresji liniowej (K_B.U14)

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1: potrafi dobrać metodę analizy statystycznej do określonych danych opisać jej wyniki oraz formułować wnioski (K_B.K2)

Metody dydaktyczne

Wykład:  wykład informacyjny z prezentacją multimedialną Ćwiczenia:  metoda klasyczna problemowa z wykorzystaniem oprogramowania do analizy danych

Metody dydaktyczne podające

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Wymagania wstępne

Do realizacji przedmiotu niezbędne jest zaliczenie przedmiotu Matematyka (semestr I)

Koordynatorzy przedmiotu

Katarzyna Buszko

Efekty kształcenia

Po zakończeniu kursu student:
zna elementy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej (zdarzenia i prawdopodobieństwo, zmienne losowe, dystrybuanta zmiennej losowej, wartość przeciętna i wariancja), podstawowych rozkładów zmiennych losowych, estymacji punktowej i przedziałowej parametrów;
zna metody testowania hipotez statystycznych oraz znaczenie korelacji i regresji;
stosuje metody statystyczne do opracowania danych z badań, ocenia rozkład zmiennych losowych, wyznacza średnią, medianę, przedział ufności, wariancje i odchylenia standardowe, formułuje i testuje hipotezy statystyczne oraz dobiera i stosuje metody statystyczne w opracowywaniu wyników obserwacji i pomiarów;

Kryteria oceniania

Dwa kolokwia pisemne w ciągu semestru przeprowadzone w ramach ćwiczeń decydują o ich zaliczeniu i dopuszczeniu studenta do egzaminu końcowego.
Egzamin pisemny ma formę testu wielokrotnego wyboru z ujemnymi punktami za wskazywanie błędnych odpowiedzi. Ocena końcowa z przedmiotu zależy od uzyskanej względnej liczby punktów:
co najmniej 30 % na ocenę dostateczną,
co najmniej 50 % na ocenę dostateczną plus,
co najmniej 67 % na ocenę dobrą,
co najmniej 80 % na ocenę dobrą plus.
co najmniej 90 % na ocenę bardzo dobrą.
Wynik słabszy, niż 40 % oznacza ocenę niedostateczną, równoznaczną z niezdaniem egzaminu

Literatura

Literatura uzupełniająca:

1. A.Petrie and C.Sabin, Medical Statistics at Glance, Wiley-Blackwell 2012
2. M.M. Triola and M. F. Triola, Biostatistics, Pearson 2006
3. W. Daniel, Biostatistics, John Wiley & Sons, Inc. 2009, USA
4. B. R. Kirkwood, J. A. C. Sterne, Essential Medical Statistics Second Edition, Wiley & Sons 2010
5. A.Stanisz, Przystępny kurs statystyki t.1, Statsoft 2006
.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 1703-F1-STAT-J w USOSweb