Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Elementy statystyki dla przyrodników
Tok studiów:
2015/2016
Kod:
BTR-1-511-s
Wydział:
Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Turystyka i Rekreacja
Semestr:
5
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
dr inż. Mastej Wojciech (wmastej@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
dr inż. Mastej Wojciech (wmastej@agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Ma elementarną wiedzę w zakresie rachunku prawdopodobieństwa TR1A_W12 Kolokwium
M_W002 Zna podstawowe rozkłady prawdopodobieństwa zmiennej losowej dyskretnej i ciągłej TR1A_W12 Kolokwium
M_W003 Zna proste metody interpolacji TR1A_W12 Kolokwium
M_W004 Zna wybrane, zaawansowane metody statystyczne: analizę wariancji i metodę łańcuchów Markowa TR1A_W12 Kolokwium
M_W005 Zna metody analizy danych kierunkowych TR1A_W12 Kolokwium
M_W006 Rozumie ideę estymacji i zna zasady testowania hipotez statystycznych TR1A_W12 Kolokwium
Umiejętności
M_U001 Potrafi wyznaczyć parametry funkcji regresji liniowej i nieliniowej TR1A_U15 Sprawozdanie,
Wykonanie projektu
M_U002 Potrafi konstruować przedziały ufności dla wartości oczekiwanej i wyznaczać minimalną liczebność próbki statystycznej TR1A_U15 Sprawozdanie,
Wykonanie projektu
M_U003 Potrafi przeprowadzić analizę danych kierunkowych TR1A_U15 Sprawozdanie,
Wykonanie projektu
M_U004 Potrafi przetestować hipotezy dotyczące rozkładów prawdopodobieństwa, równości średnich i wariancji TR1A_U15 Sprawozdanie,
Wykonanie projektu
M_U005 Umie dokonać statystycznego opisu rozkładu empirycznego cechy i wyznaczać wartości anomalne TR1A_U15 Sprawozdanie,
Wykonanie projektu
M_U006 Potrafi dokonać interpolacji prostymi metodami TR1A_U15 Sprawozdanie,
Wykonanie projektu
M_U007 Umie wykorzystać oprogramowanie: Excel, Statistica i Surfer do obliczeń statystycznych TR1A_U15 Sprawozdanie,
Wykonanie projektu
M_U008 Potrafi testować istotność współczynnika korelacji liniowej i współczynnika determinacji TR1A_U15 Sprawozdanie,
Wykonanie projektu
Kompetencje społeczne
M_K001 W związku z ciągłym dynamicznym rozwojem metod, technologii informatycznych i narzędzi analiz środowiskowych, student rozumie konieczność ciągłego dokształcania się z zakresu nauk o Ziemi, nauk matematyczno-przyrodniczych. Poprzez realizowane projekty i udział w procesie decyzyjnym nabiera samodzielności i odpowiedzialności. Potrafi określić hierarchię powierzonych zadań i przeprowadzić analizę godnie z kanonami metodycznymi TR1A_K06 Kolokwium
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
M_W001 Ma elementarną wiedzę w zakresie rachunku prawdopodobieństwa + - - - - - - - - - -
M_W002 Zna podstawowe rozkłady prawdopodobieństwa zmiennej losowej dyskretnej i ciągłej + - - - - - - - - - -
M_W003 Zna proste metody interpolacji + - - - - - - - - - -
M_W004 Zna wybrane, zaawansowane metody statystyczne: analizę wariancji i metodę łańcuchów Markowa + - - - - - - - - - -
M_W005 Zna metody analizy danych kierunkowych + - - - - - - - - - -
M_W006 Rozumie ideę estymacji i zna zasady testowania hipotez statystycznych + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Potrafi wyznaczyć parametry funkcji regresji liniowej i nieliniowej - - - - - - + - - - -
M_U002 Potrafi konstruować przedziały ufności dla wartości oczekiwanej i wyznaczać minimalną liczebność próbki statystycznej - - - - - - + - - - -
M_U003 Potrafi przeprowadzić analizę danych kierunkowych - - - - - - + - - - -
M_U004 Potrafi przetestować hipotezy dotyczące rozkładów prawdopodobieństwa, równości średnich i wariancji - - - - - - + - - - -
M_U005 Umie dokonać statystycznego opisu rozkładu empirycznego cechy i wyznaczać wartości anomalne - - - - - - + - - - -
M_U006 Potrafi dokonać interpolacji prostymi metodami - - - - - - + - - - -
M_U007 Umie wykorzystać oprogramowanie: Excel, Statistica i Surfer do obliczeń statystycznych - - - - - - + - - - -
M_U008 Potrafi testować istotność współczynnika korelacji liniowej i współczynnika determinacji - - - - - - + - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 W związku z ciągłym dynamicznym rozwojem metod, technologii informatycznych i narzędzi analiz środowiskowych, student rozumie konieczność ciągłego dokształcania się z zakresu nauk o Ziemi, nauk matematyczno-przyrodniczych. Poprzez realizowane projekty i udział w procesie decyzyjnym nabiera samodzielności i odpowiedzialności. Potrafi określić hierarchię powierzonych zadań i przeprowadzić analizę godnie z kanonami metodycznymi + - - - - - + - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:

Przedmiot i zakres statystyki. Populacja generalna i próba statystyczna. Elementy rachunku prawdopodobieństwa: zdarzenia losowe, definicje prawdopodobieństwa, prawdopodobieństwo sumy, różnicy i iloczynu zdarzeń, zależność zdarzeń i prawdopodobieństwo warunkowe. Zmienna losowa: dyskretna i ciągła. Skale pomiarowe cech statystycznych. Podstawowe rozkłady zmiennej losowej: zerojedynkowy, dwumianowy, normalny, t-Studenta. Twierdzenie Moivre’a – Laplace’a. Estymatory i ich właściwości. Rozkład wartości średniej w populacji normalnej. Centralne twierdzenie graniczne Lindenberga-Levy’ego. Twierdzenie Czebyszewa i jego zastosowanie. Statystyczne opracowanie danych liczbowych. Estymacja punktowa i przedziałowa wartości oczekiwanej. Hipotezy statystyczne, algorytm ich testowania, błędy decyzji I i II rodzaju, poziom krytyczny testu, interpretacja wyników testowania. Testy zgodności. Testowanie hipotez o wartości oczekiwanej, równości wartości średnich i wariancji w dwóch próbach. Dwuwymiarowa zmienna losowa. Analiza korelacji i regresji liniowej. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona. Współczynnik determinacji. Elementy korelacji i regresji nieliniowej. Analiza wariancji. Metody łańcuchów Markowa w sedymentologii. Analiza danych kierunkowych. Proste metody interpolacji.

Zajęcia praktyczne:

Obliczanie parametrów rozkładów empirycznych: (średniej
arytmetycznej, mediany, wariancji, odchylenia standardowego, współczynnika
zmienności, współczynników asymetrii i ekscesu, kwartyli dolnego i górnego, rozstępu międzykwartylowego, odchylenia ćwiartkowego). Wyznaczanie wartości anomalnych metodą: „ramka – wąsy”).Ocena przedziałowa dla wartości oczekiwanej w populacji generalnej. Minimalna liczebność próbki. Testowanie zgodności rozkładu empirycznego z rozkładem normalnym oraz identyczności dwóch rozkładów (testy Kolmogorowa – Smirnowa). Testowanie równości średnich dla próbek niezależnych i zależnych i rowności wariancji (testy t-Studenta i F-Snedecora). Wyznaczanie parametrów regresji liniowej. Testowanie współczynnika korelacji linowej Pearsona i współczynnika determinacji. Analiza wariancji z klasyfikacją pojedynczą. Metody łańcuchów Markowa w sedymentologii. Analiza danych kierunkowych: wyznaczanie kierunku średniego, współczynnika koncentracji, istotność kierunku średniego, wykresy typu róża. Interpolacja z użyciem podstawowych metod, kreślenie map izoliniowych.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 78 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w wykładach 14 godz
Udział w zajęciach praktycznych 28 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 20 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 1 godz
Wykonanie projektu 15 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Średnia arytmetyczna ocen z testu wykładowego i zaliczenia ćwiczeń.

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Student posiada podstawową wiedzę z zakresu systemów operacyjnych Windows

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Krawczyk A., Słomka T., 1982: Podstawowe metody modelowania w geologii. Materiały pomocnicze do ćwiczeń. AGH Kraków, s. 186.
2.Greń J., 1974: Statystyka matematyczna; modele i zadania. PWN, Warszawa.
3. Luszniewicz A., Słaby T., 2001: Statystyka. Andrzej, Academia Oeconomica. Wyd. C H Beck.
4. Davis J. C. (1973 i nowsze): Statistics and Data Analysis in Geology. John Wiley & Sons, NY, 550 str.
5. Swan A.R.H., Sandilands M., 1995: Introduction to Geological Data Analysis, Blackwell Science Ltd., s. 447.
6. Bobrowski D., 1980: Probabilistyka w zastosowaniach technicznych. WNT, Warszawa.
7. Joźwiak J., Podgorski J., 2009: Statystyka od podstaw. PWE, Warszawa, wyd. VI zmienione
8. Podgórski J., 2010: Statystyka dla studiów licencjackich. PWE, Warszawa.
9. Smirnow N.W, Dunin-Borkowski J.W., 1969: Kurs rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej dla zastosowań technicznych. PWN, Warszawa.
10. Sobczyk M., 2008: Statystyka. PWN, Warszawa.
11. Volk W., 1973: Statystyka stosowana dla inżynierów. WN-T, Warszawa.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak