Uniwersytet w Białymstoku - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Mathematical Statistics

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 360-MS2-2SMa
Kod Erasmus / ISCED: 11.105 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0541) Matematyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Mathematical Statistics
Jednostka: Wydział Matematyki
Grupy: Erasmus+ sem. zimowy
Punkty ECTS i inne: 5.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Założenia (opisowo):

(tylko po angielsku) Course objectives: By the end of the course the student should have developed the skills to: verify when statistics are sufficient (minimum syfficient); determining the loss function; apply statistical decision theory in testing hypotheses. Also know: the advantages and disadvantages of different classes of estimators; how to termine the estimators in the class; properties of exponential statistical spaces and statistics in these spaces.

Pełny opis: (tylko po angielsku)

Course profile: academic

Form of study: stationary

Course type: obligatory

Academic discipline: Mathematics, field of study in the arts and science: mathematics

Year: 2, semester: 3

Prerequisities:

lecture 30 h. exercise class 30 h.

Verification methods: lectures, exercises, consultations, studying literature, home works, discussions in groups.

ECTS credits: 5

Balance of student workload:

attending lectures15x2h = 30h

attending exercise classes 15x2h = 30h

preparation for classes 7x3h = 21h

completing notes after exercises and lectures 7x2h = 14h

consultations 12x1h = 12h

the final examination: preparation.and take 12h + 3h = 15h

control works: repeating the material and preparation 3x4h = 12h

Quantitative description

Direct interaction with the teacher: 75 h., 3 ECTS

Literatura: (tylko po angielsku)

1. Shao J., Mathematical Statistics: Exercises and Solutions, Springer 2005.

2. Shao J., Mathematical Statistics, Springer Texts in Statistics, Springer 2003.

Efekty uczenia się: (tylko po angielsku)

Learning outcomes:

Students know the major theorems of mathematical statistics related to statistical spaces, statistics, exponential statistical spaces, hypothesis testing, theory of estimations, decision theory - KA7_WG03.

Students know how to use R/SPSS software for statistical processing of data - KA7_WG07, KA7_WK03, KA7_UW01.

Students know foundations of the theory of Fisher information - KA7_WG09.

Students understand fundamentals of mathematical statistics and statistical processing of data bases - KA7_UW12.

Students are able to determine the statistics and estimators with selected properties, as well as to test hypotheses - KA7_UW12.

Be able to express in writing and oral statistical content - KA7_UK02.

Metody i kryteria oceniania: (tylko po angielsku)

The overall form of credit for the course: final exam.

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2022/23" (w trakcie)

Okres: 2022-10-01 - 2023-06-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 20 godzin więcej informacji
Laboratorium, 10 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Tomasz Czyżycki, Aneta Sliżewska
Prowadzący grup: Tomasz Czyżycki
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.
ul. Świerkowa 20B, 15-328 Białystok tel: +48 85 745 70 00 (Centrala) https://uwb.edu.pl kontakt deklaracja dostępności USOSweb 6.8.1.0 (2022-12-09)