Statystyka 0200-ES1-1STA
Wykład (WYK) Rok akademicki 2018/19

1. Jadwiszczak P. Zrozumieć statystykę. Wyd. My Book, Szczecin, 2010.

2. Borkowski B. i in. Ekonometria. Wybrane zagadnienia. Wyd. Naukowe PWN, Warszawa, 2003.

1. Student zna i rozumie teorie oraz metodologie statystyczne badań ekonomicznych, przyrodniczych i ścisłych: EB_WG01.

2. Student zna i rozumie praktyczne przykłady implementacji metod statystycznych znajdujących zastosowanie do rozwiązania typowych problemów dla ekobiznesu: EB_WG04.

3. Student potrafi identyfikować i interpretować podstawowe zjawiska i procesy gospodarcze, analizować problemy oraz znajdować ich rozwiązania z wykorzystaniem metod statystycznych wykorzystywanych w naukach ekonomicznych, biologicznych i chemicznych: EB_UW01.

Weryfikacja i ocena osiągniętych przez studenta efektów kształcenia następuje w czasie pisemnego końcowego testu zaliczeniowego obejmującego wiedzę przekazaną w czasie wykładów. Kryteria oceny pisemnych prac zaliczeniowych zgodne z kryteriami zawartymi w Uchwale nr 1/2018 Rady Wydziału Biologiczno-Chemicznego UwB z dnia 18.01.2018 r. w sprawie ilościowych kryteriów oceny osiągnięć studentów weryfikowanych za pomocą pisemnych egzaminów i prac zaliczeniowych.

Warunkiem dopuszczenia studenta do testu zaliczeniowego obejmującego treści przekazane w czasie wykładu jest uprzednie zaliczenie laboratorium na ocenę pozytywną.

Kryteria oceny pisemnych prac zaliczeniowych zgodne z kryteriami zawartymi w Uchwale nr 1/2018 Rady Wydziału Biologiczno-Chemicznego UwB z dnia 18.01.2018 r. w sprawie ilościowych kryteriów oceny osiągnięć studentów weryfikowanych za pomocą pisemnych egzaminów i prac zaliczeniowych.

1. Statystyka jako narzędzie w pracy biologa, chemika i ekonomisty. Rachunek prawdopodobieństwa z uwzględnieniem pojęcia zmiennej losowej. Twierdzenie Bayesa.

2. Rodzaje danych statystycznych. Statystyka opisowa, w tym miary rozkładu oraz metody graficznej i tabelarycznej prezentacji danych.

3. Wnioskowanie statystyczne – estymacja punktowa i przedziałowa. Jacknife i bootstrap.

4. Wnioskowanie statystyczne - testowanie hipotez. Podejście fisherowskie, NP i hybrydowe. Testy „klasyczne” a metody randomizacyjne. Pojęcie miary wielkości efektu.

Wykład z wykorzystaniem prezentacji multimedialnej, konsultacje.