Metody probabilistyczne i statystyka
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 510-IS1-2PST-23 |
Kod Erasmus / ISCED: |
11.102
|
Nazwa przedmiotu: | Metody probabilistyczne i statystyka |
Jednostka: | Wydział Informatyki |
Grupy: |
2 rok 1 stopnia sem. letni Informatyka 3L stac. I st. studia informatyki - przedmioty obowiązkowe |
Punkty ECTS i inne: |
6.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowe |
Założenia (lista przedmiotów): | Algebra liniowa z geometrią analityczną 510-IS1-1ALG-23 |
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, matematyka Rok studiów / semestr: 2 / 4 Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): brak Przedmioty wprowadzające: Analiza matematyczna 2, Analiza matematyczna 3, Algebra liniowa z geometrią analityczną, Matematyka dyskretna Wykład: 30 godz. Ćwiczenia: 30 godz. Laboratorium: 15 godz. Metody dydaktyczne: metoda podająca: wykład, metody poszukujące tj. problemowa, sytuacyjna, giełda pomysłów, ćwiczenia rachunkowe, laboratoria, konsultacje, praca z literaturą, rozwiązywanie zadań domowych, pokaz, pomiar Punkty ECTS: 5 Bilans nakładu pracy studenta: Udział w zajęciach: - wykład 30 godz. - ćwiczenia 30 godz. - laboratorium 15 godz. Przygotowanie do zajęć: - ćwiczenia 15 godz. - laboratorium 10 godz. Zapoznanie z literaturą: 5 godz. Przygotowanie projektu: 15 godz. Przygotowanie do kolokwiów: 15 godz. Przygotowanie do egzaminu: 8 godz. Czas trwania egzaminu: 4 godz. Udział w konsultacjach: 4 godz. Wskaźniki ilościowe: - nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 83 godz., 3,3 ECTS - nakład pracy studenta, który nie wymaga bezpośredniego udziału nauczyciela: 68 godz., 2,7 ECTS |
Literatura: |
Literatura podstawowa: J. Jóźwiak, J. Podgórski Statystyka od podstaw, PWE 2000. J. Greń Statystyka matematyczna: modele i zadania, PWN 1978. Statystyka. Zbiór zadań, red. H. Kassyk-Rokicka, 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: modele i metody, WNT, 2000, wyd. 4. Literatura uzupełniająca: W. Kordecki, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna: definicje, twierdzenia, wzory, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław, 2003. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyk: dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, PWN, Warszawa 2001. L. Kubik, Zastosowanie elementarnego rachunku prawdopodobieństwa do wnioskowania statystycznego, WNT, 1998. |
Efekty uczenia się: |
Student zna: 1. fundamentalne pojęcia, definicje i twierdzenia rachunku prawdopodobieństwa i wybrane pojęcia z procesów stochastycznych - KP6_WG2, 2. fundamentalne pojęcia statystyki matematycznej i metody wnioskowania statystycznego - KP6_WG2. Student potrafi: 1. zbudować i przeanalizować model matematyczny eksperymentu losowego - KP6_UW3, 2. omówić wybrane eksperymenty losowe oraz modele matematyczne, w jakich typowe rozkłady prawdopodobieństwa występują i są stosowane - KP6_UW3, 3. stosować wzór na prawdopodobieństwo całkowite i wzór Bayesa oraz wybrane schematy rachunku prawdopodobieństwa - KP6_UW3, 4. wyznaczyć parametry rozkładu zmiennej losowej o rozkładzie dyskretnym i ciągłym; potrafi wykorzystać twierdzenia graniczne i prawa wielkich liczb do szacowania prawdopodobieństw - KP6_UW3, 5. posłużyć się statystycznymi charakterystykami populacji i ich odpowiednikami próbkowymi - KP6_UW3, 6. dokonać estymacji parametrów - KP6_UW3, 7. przetestować hipotezy dotyczące wybranych parametrów - KP6_UW3, 8. prowadzić wnioskowania statystyczne, także z wykorzystaniem narzędzi komputerowych - KP6_UW3, 9. wykorzystywać programy komputerowe w zakresie analizy danych - KP6_UW3. Student zna: 1. ograniczenia własnej wiedzy w zakresie probabilistyki i statystyk oraz rozumie potrzebę dalszego kształcenia w tym zakresie - KP6_UU1. |
Metody i kryteria oceniania: |
Ogólna forma zaliczenia: egzamin. |
Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2024/25" (w trakcie)
Okres: | 2024-10-01 - 2025-06-30 |
Przejdź do planu
PN LAB
LAB
WT CW
CW
LAB
LAB
ŚR CW
WYK
LAB
LAB
CZ PT CW
LAB
LAB
|
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
Laboratorium, 15 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Jarosław Kotowicz | |
Prowadzący grup: | Jarosław Kotowicz | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Egzamin |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.