Uniwersytet w Białymstoku - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Metody probabilistyczne i statystyka

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 420-IS1-2PST Kod Erasmus / ISCED: 11.102 / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Metody probabilistyczne i statystyka
Jednostka: Instytut Informatyki
Grupy: 2 rok 1 stopnia sem. letni Informatyka
3L stac. I st. studia informatyki - przedmioty obowiązkowe
Punkty ECTS i inne: 5.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Wymagania (lista przedmiotów):

Algebra liniowa z geometrią analityczną 420-IS1-1ALG
Analiza matematyczna 2 420-IS1-1AM2
Analiza matematyczna 3 420-IS1-2AM3

Założenia (opisowo):

Posiada podstawową wiedzę w zakresie rachunku całkowego i różniczkowego.

Tryb prowadzenia przedmiotu:

w sali

Skrócony opis:

Zmienna losowa. Prawdopodobieństwo dyskretne. Prawdopodobieństwo ciągłe. Rozkłady prawdopodobieństwa. Wartości oczekiwane, wariancja, odchylenie standardowe. Procesy stochastyczne. Próbkowanie. Estymacja. Testowanie hipotez. Korelacja i regresja. Komputerowe metody 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 / 4

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, laboratoria, 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:

J. Jóźwiak, J. Podgórski Statystyka od podstaw, PWE 1998.

J. Greń Modele i zadania statystyki matematycznej, PWN 1972.

H. Kassyk-Rokicka Statystyka. Zbiór zadań, PWE 2001.

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.

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 - KA6_WG2.

2. Zna podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i metody wnioskowania statystycznego - KA6_WG2.

3. Posługuje się pojęciem przestrzeni probabilistycznej; potrafi zbudować i przeanalizować model matematyczny eksperymentu losowego - KA6_UW3.

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 - KA6_UW3.

5. Umie stosować wzór na prawdopodobieństwo całkowite i wzór Bayesa - KA6_UW3.

6. Potrafi wyznaczyć parametry rozkładu zmiennej losowej o rozkładzie dyskretnym i ciągłym; potrafi wykorzystać twierdzenia graniczne i prawa wielkich liczb do szacowania prawdopodobieństw - KA6_UW3.

7. Umie posłużyć się statystycznymi charakterystykami populacji i ich odpowiednikami próbkowymi - KA6_UW3.

8. Umie prowadzić proste wnioskowania statystyczne, także z wykorzystaniem narzędzi komputerowych - KA6_UW3.

9. Umie wykorzystywać programy komputerowe w zakresie analizy danych - KA6_UW3.

10. Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia - KA6_UU1.

Metody i kryteria oceniania:

Ogólna forma zaliczenia: egzamin.

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2020/21" (zakończony)

Okres: 2020-10-01 - 2021-06-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Jarosław Kotowicz
Prowadzący grup: Robert Jankowski, Jarosław Kotowicz
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2021/22" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2021-10-01 - 2022-06-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Jarosław Kotowicz
Prowadzący grup: Jarosław Kotowicz
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.