Uniwersytet w Białymstoku - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Statystyczna analiza danych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 390-FM1-2SAD
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Statystyczna analiza danych
Jednostka: Wydział Fizyki
Grupy: Fizyka medyczna - I stopień stacjonarne - obow
fizyka medyczna 2 rok I stopień sem.zimowy 2022/2023
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: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Tryb prowadzenia przedmiotu:

w sali

Skrócony opis:

Rozszerzenie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej zdobytych na wcześniejszych etapach edukacji i na wstępie do matematyki. Wykład połączony z zajęciami laboratoryjnymi, na których student rozwiązuje zadania rachunkowe oraz przeprowadza analizy symulowanych oraz prawdziwych danych za pomocą odpowiedniego oprogramowania komputerowego.

Pełny opis:

Profil studiów: ogólnoakademicki.

Forma studiów: stacjonarne.

Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy (moduł "Narzędzia matematyki").

Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych, dyscypliny: matematyka, nauki fizyczne.

Rok studiów/semestr: 2 rok/3 semestr.

Wymagania wstępne: przed rozpoczęciem zajęć student powinien posiadać podstawową wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa.

Liczba godzin zajęć dydaktycznych: wykład 30 godz, laboratorium 45 godz.

Metody dydaktyczne: wykład, dyskusja, rozwiązywanie zadań, wykorzystywanie programu komputerowego Mathematica, konsultacje, praca własna studenta w domu.

Punkty ECTS:, 5.

Bilans nakładu pracy studenta: udział w wykładach (30 godz.), udział w laboratorium (45 godz.), udział w konsultacjach (15 godz.),

praca własna w domu (30 godz.), przygotowanie do zaliczenia/egzaminu (30 godz.).

Wskaźniki ilościowe: nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela - 3,6 ECTS; nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym - 1,8 ECTS.

Wykład i ściśle z nim skorelowane zajęcia laboratoryjne obejmują następujące zagadnienia:

1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo.

2. Jednowymiarowe zmienne losowe.

3. Wektory losowe (wielowymiarowe zmienne losowe).

4. Funkcje zmiennych losowych.

5. Główne problemy i podstawowe pojęcia wnioskowania statystycznego.

6. Estymacja punktowa.

7. Estymacja przedziałowa.

8. Testowanie hipotez statystycznych.

Literatura:

Literatura zalecana

1. R.Nowak, Statystyka dla fizyków, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2002.

2. R.Nowak, Statystyka dla fizyków. Ćwiczenia, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2002.

3. L.Gajek, M.Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody, WNT, Warszawa 1994 (wyd. 2 poprawione i uzupełnione), 1998 (wyd. 3 rozszerzone) i wydania późniejsze.

4. A.Plucińska, E.Pluciński, Zadania z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej dla studentów politechnik, PWN, Warszawa 1978 (wyd. 6) i wydania późniejsze.

Literatura dodatkowa

1. A.Plucińska, E.Pluciński, Probabilistyka, WNT, Warszawa 2000 (i późniejsze dodruki); A.Plucińska, E.Pluciński, Elementy probabilistyki, WNT, Warszawa 1979.

Efekty uczenia się:

Student

1. ma wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki, niezbędną do przeprowadzania analizy danych (KW_06);

2. zna zasady użytkowania programów komputerowych do analizy danych (KW_23);

3. umie wykorzystywać programy komputerowe do analizy danych (KU_24);

4. zna ograniczenia swojej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia, podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych (K_K01);

5. potrafi pracować w zespole przyjmując w nim różne role, w tym w szczególności rolę kierowniczą, potrafi przyjąć odpowiedzialność za realizowane zadanie zespołowe (K_K02);

6. potrafi samodzielnie wyszukiwać informacje w literaturze i zasobach Internetu, także w językach obcych (K_K05);

7. potrafi formułować opinie na temat podstawowych zagadnień statystycznej analizy danych (K_K06).

Metody i kryteria oceniania:

Po zakończeniu kształcenia odbywa się egzamin ustny. Warunkiem koniecznym przystąpienia do egzaminu jest zaliczenie (na ocenę) laboratorium.

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

Okres: 2022-10-01 - 2023-06-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 45 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Jaranowski
Prowadzący grup: Piotr Jaranowski, Andrzej Pisarski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin
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 7.0.2.0-1 (2024-03-12)