Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Statistics
Course of study:
2015/2016
Code:
BGF-1-302-s
Faculty of:
Geology, Geophysics and Environmental Protection
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Geophysics
Semester:
3
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr inż. Puskarczyk Edyta (puskar@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr inż. Puskarczyk Edyta (puskar@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 Wykazuje potrzebę ciągłego aktualizowania i poszerzania wiedzy w zakresie wykorzystania metod statystycznych w geofizyce GF1A_K01, GF1A_K07 Participation in a discussion
Skills
M_U001 Student, posługując się uzyskaną wiedzą w zakresie statystyki matematycznej, potrafi przeprowadzić prostą analizę statystyczną w zadaniach inżynierskich, badając zależności zmiennych losowych przy zastosowaniu wnioskowania statystycznego dla właściwie wybranej próby z populacji GF1A_U02, GF1A_U01, GF1A_U13 Examination,
Test,
Participation in a discussion
Knowledge
M_W001 Student posiada ogólną wiedzę w zakresie metod statystyki matematycznej, estymacji statystycznej i testowania hipotez statystycznych, zna podstawowe pojęcia statystyczne, w tym teoretyczne rozkłady prawdopodobieństwa dla zmiennej losowej dyskretnej i ciągłej, charakterystyki liczbowe i funkcyjne opisujące populacje. GF1A_W09, GF1A_W10, GF1A_W01, GF1A_W11 Examination,
Test,
Participation in a discussion
M_W002 Student ma elementarną wiedzę w zakresie zagadnień wielowymiarowych , rozumie podstawy metod korelacyjnych, w tym korelacji liniowej regresji liniowej GF1A_W09, GF1A_W10, GF1A_W01, GF1A_W11 Examination,
Test,
Participation in a discussion
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 Wykazuje potrzebę ciągłego aktualizowania i poszerzania wiedzy w zakresie wykorzystania metod statystycznych w geofizyce + + - - - - - - - - -
Skills
M_U001 Student, posługując się uzyskaną wiedzą w zakresie statystyki matematycznej, potrafi przeprowadzić prostą analizę statystyczną w zadaniach inżynierskich, badając zależności zmiennych losowych przy zastosowaniu wnioskowania statystycznego dla właściwie wybranej próby z populacji + + - - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student posiada ogólną wiedzę w zakresie metod statystyki matematycznej, estymacji statystycznej i testowania hipotez statystycznych, zna podstawowe pojęcia statystyczne, w tym teoretyczne rozkłady prawdopodobieństwa dla zmiennej losowej dyskretnej i ciągłej, charakterystyki liczbowe i funkcyjne opisujące populacje. + + - - - - - - - - -
M_W002 Student ma elementarną wiedzę w zakresie zagadnień wielowymiarowych , rozumie podstawy metod korelacyjnych, w tym korelacji liniowej regresji liniowej + + - - - - - - - - -
Module content
Lectures:

Statystyczne analizy opisowe i indukcyjne. Doświadczenie, zdarzenie, przestrzeń prób, pojęcie prawdopodobieństwa. Zmienne losowe: dyskretne i ciągłe. Funkcja gęstości prawdopodobieństwa, dystrybuanta i jej własności. Liczbowe charakterystyki zmiennej losowej: wartość oczekiwana, wariancja, odchylenie standardowe, współczynnik zmienności, kwantyle, mediana, moda, skośność, kurtoza, moment centralny, eksces. Niektóre ważne rozkłady zmiennych losowych i twierdzenia. Rozkład dwumianowy i wielomianowy, rozkład Poissona, rozkład hipergeometryczny, rozkład normalny. Własności rozkładu normalnego, centralne twierdzenie graniczne, reguła trzech sigm, rozkład jednostajny, wykładniczy. Pojęcie estymatora, własności estymatorów, rozkład estymatorów, statystyki: t, chi-kwadrat oraz F. Estymacja przedziałowa. Przedziały ufności dla wartości oczekiwanej i wariancji. Testowanie hipotez, poziom istotnosci, obszar krytyczny, błędy decyzji I i II rodzaju. Podstawowe testy parametryczne i nieparametryczne. Analiza wariancji. Zagadnienia dwuwymiarowe: kowariancja, współczynnik korelacji, twierdzenia o kowariancji. Analiza korelacji liniowej, kowariancja z próby, współczynnik korelacji Pearsona. Analiza regresji liniowej, estymacja współczynników regresji liniowej, ocena siły i istotności związku.

Auditorium classes:

Rachunek prawdopodobieństwa. Rozkłady zmiennych losowych. Wyznaczanie parametrów rozkładów. Estymacja przedziałowa wartości oczekiwanej i wariancji. Weryfikacja hipotez statystycznych. Analiza korelacji . Analiza regresji

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 116 h
Module ECTS credits 4 ECTS
Participation in lectures 28 h
Participation in auditorium classes 28 h
Realization of independently performed tasks 30 h
Preparation for classes 20 h
Contact hours 10 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena średnia z egzaminu i zaliczenia ćwiczeń

Prerequisites and additional requirements:

Znajomość podstaw analizy matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa

Recommended literature and teaching resources:

1. Analiza danych. Metody statystyczne i obliczeniowe. Siegmund Brandt, Wyd. Naukowe PWN, 1999, Warszawa
2. Statystyka. Andrzej Luszniewicz, Teresa Słaby, Academia Oeconomica. Wyd. C H Beck, 2001
3. Wykłady ze statystyki matematycznej, Jarosław Bartoszewicz, Wyd. Naukowe PWN,1996
4. Rachunek prawdopodobieństwa i statysytka matematyczna w zadaniach cz.I i II, Wyd. Naukowe PWN,
1999

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

Additional scientific publications not specified

Additional information:

None