Metody probabilistyczne i statystyka
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 0600-IS1-2PST |
Kod Erasmus / ISCED: |
11.102
|
Nazwa przedmiotu: | Metody probabilistyczne i statystyka |
Jednostka: | Instytut Informatyki. |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowe |
Wymagania (lista przedmiotów): | Algebra liniowa z geometrią analityczną 0600-IS1-1ALG |
Założenia (opisowo): | Posiada podstawową wiedzę w zakresie rachunku całkowego i różniczkowego. |
Tryb prowadzenia przedmiotu: | w sali |
Skrócony opis: |
Przedmiot „Metody probabilistyczne i statystyka” ma zapewnić poznanie metody badania i opisu zjawisk o charakterze losowym. Studenci powinni osiągnąć dwa zasadnicze cele: zdobycie podstawowej intuicji probabilistyczno-statystycznej oraz przyswojenie materiału teoretycznego, niezbędnego do (w miarę swobodnego) korzystania z podstawowych metod rachunku prawdopodobieństwa i statystyki. |
Pełny opis: |
Profil studiów: ogólnoakademicki Forma studiów: stacjonarne Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki ścisłe i przyrodnicze, informatyka Rok studiów / semestr: 2 / 2 Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): Przedmioty wprowadzające: Analiza matematyczna 2, Analiza matematyczna 3, Algebra liniowa z geometrią analityczną Wykład: 30 Ćwiczenia: 30 Laboratorium: 15 Metody dydaktyczne: wykłady, ćwiczenia rachunkowe, konsultacje, praca z literaturą, rozwiązywanie zadań domowych Punkty ECTS: 5 Bilans nakładu pracy studenta: Udział w zajęciach: - wykład 30h - ćwiczenia 30h - laboratorium 15h Przygotowanie do zajęć: - wykład 2h - ćwiczenia 20h - laboratorium 10h Zapoznanie z literaturą: 10h Sprawozdania, raporty z zajęć, prace domowe: 10h Przygotowanie do kolokwium: 10h Przygotowanie do egzaminu: 10h Czas trwania egzaminu: 2h Udział w konsultacjach: 4h Wskaźniki ilościowe: wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 81, 3ECTS o charakterze praktycznym: 55, 2 ECTS |
Literatura: |
Literatura podstawowa: W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, K. Królikowska, M. Wasilewski, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, Część I i II, PWN, 2006. H.Jasiulewicz, W. Kordecki, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Przykłady i zadania, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław, 2003. L.Gajek, M. Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne, WNT, 1994. Standardowa dokumentacja programu SPSS J. Górniak, J. Wachnicki, Pierwsze kroki w analizie danych: SPSS PL for Windows, 2003. J. Wywiał, Elementy metody reprezentacyjnej z wykorzystaniem statystycznego pakietu SPSS, 1999. Literatura uzupełniająca: W. Kordecki, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław, 2003. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka, PWN, Warszawa 2001. L. Kubik, Zastosowanie elementarnego rachunku prawdopodobieństwa do wnioskowania statystycznego, WNT, 1998. |
Efekty uczenia się: |
1. Zna podstawowe pojęcia, definicje i twierdzenia w rachunku prawdopodobieństwa - K_W02 (+++). 2. Zna podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i metody wnioskowania statystycznego - K_W02 (+++). 3. Posługuje się pojęciem przestrzeni probabilistycznej; potrafi zbudować i przeanalizować model matematyczny eksperymentu losowego - K_U03 (+++). 4. Potrafi podać różne przykłady dyskretnych i ciągłych rozkładów prawdopodobieństwa i omówić wybrane eksperymenty losowe oraz modele matematyczne, w jakich te rozkłady występują. Zna zastosowania praktyczne podstawowych rozkładów - K_U03 (+++). 5. Umie stosować wzór na prawdopodobieństwo całkowite i wzór Bayesa - K_U03 (+++). 6. Potrafi wyznaczyć parametry rozkładu zmiennej losowej o rozkładzie dyskretnym i ciągłym; potrafi wykorzystać twierdzenia graniczne i prawa wielkich liczb do szacowania prawdopodobieństw - K_U03 (+++). 7. Umie posłużyć się statystycznymi charakterystykami populacji i ich odpowiednikami próbkowymi - K_U03 (+++). 8. Umie prowadzić proste wnioskowania statystyczne, także z wykorzystaniem narzędzi komputerowych - K_U03 (+++). 9. Umie wykorzystywać programy komputerowe w zakresie analizy danych - K_U03 (+++). 10. Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia - K_K02 (+++). |
Metody i kryteria oceniania: |
Ogólna forma zaliczenia: egzamin. |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.