Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Statistical Models in Land Information
Course of study:
2012/2013
Code:
DGK-2-302-GN-n
Faculty of:
Mining Surveying and Environmental Engineering
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
Real Estate Taxation and Cadastre
Field of study:
Geodesy and Cartography
Semester:
3
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Part-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr hab. inż, prof. AGH Barańska Anna (abaran@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr hab. inż, prof. AGH Barańska Anna (abaran@agh.edu.pl)
Module summary

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu osiągnięć nauki i techniki w sposób zrozumiały i uwzględniający różne aspekty działalności inżynierskiej GK2A_K02 Activity during classes
Skills
M_U001 potrafi wykorzystać metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne do formułowania i rozwiązywania różnych zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych z zakresu geodezji i kartografii oraz dziedzin pokrewnych GK2A_U08 Activity during classes,
Test
M_U002 potrafi formułować i testować hipotezy statystyczne związane z problemami inżynierskimi w geodezji i kartografii oraz w dziedzinach pokrewnych, a także z prostymi problemami badawczymi GK2A_U11 Activity during classes,
Test
Knowledge
M_W001 posiada rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, przydatną do formułowania i rozwiązywania szczegółowych problemów z geodezji i kartografii oraz dziedzin pokrewnych GK2A_W01 Activity during classes,
Test
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu osiągnięć nauki i techniki w sposób zrozumiały i uwzględniający różne aspekty działalności inżynierskiej - + - - - - - - - - -
Skills
M_U001 potrafi wykorzystać metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne do formułowania i rozwiązywania różnych zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych z zakresu geodezji i kartografii oraz dziedzin pokrewnych - + - - - - - - - - -
M_U002 potrafi formułować i testować hipotezy statystyczne związane z problemami inżynierskimi w geodezji i kartografii oraz w dziedzinach pokrewnych, a także z prostymi problemami badawczymi - + - - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 posiada rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, przydatną do formułowania i rozwiązywania szczegółowych problemów z geodezji i kartografii oraz dziedzin pokrewnych - + - - - - - - - - -
Module content
Auditorium classes:

1. Estymacja punktowa i przedziałowa wartości średniej, wariancji, odchylenia standardowego oraz wskaźnika struktury – przypomnienie oraz przykłady zaawansowanych zastosowań.
2. Parametryczne testy istotności:
a) weryfikacja wartości średniej, wariancji, odchylenia standardowego i wkaźnika struktury,
b) porównanie wartości kilku średnich, wariancji, odchyleń standardowych, frakcji.
3. Nieparametryczne testy istotności. Testy zgodności – weryfikacja typu rozkładu zmiennej losowej.
4. Analiza korelacji i regresji wielowymiarowej, ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań w analizach rynku oraz wycenie nieruchomości.
5. Współczynnik determinacji – interpretacja i weryfikacja statystyczna.
6. Weryfikacja współczynników regresji.

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 50 h
Module ECTS credits 2 ECTS
Participation in auditorium classes 18 h
Preparation for classes 12 h
Examination or Final test 2 h
Realization of independently performed tasks 18 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Średnia z wyników kolokwiów pisemnych oraz odpowiedzi ustnych, z naciskiem na prace pisemne.

Prerequisites and additional requirements:

Znajomość podstaw statystyki matematycznej oraz zagadnień z rachunku wyrównawczego.

Recommended literature and teaching resources:

1. A. Barańska “Elementy probabilistyki i statystyki matematycznej w inżynierii środowiska”, UWND AGH Kraków 2008.
2. J. Koronacki, J. Mielniczuk “Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych”, WNT, Warszawa 2001.
3. W. Krysicki i in. “Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach”, PWN, Warszawa 1995.
4. S. Ostasiewicz i in. “Statystyka – elementy teorii i zadania”, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław 2005.
5. A.E. Plucińscy “Probabilistyka”, WNT, Warszawa 2000.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Additional scientific publications not specified

Additional information:

Brak