Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Statistical Models in Land Information
Course of study:
2019/2020
Code:
DGIK-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, Surveying 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)
Module summary

Przedmiot Modele statystyczne obejmuje następujące zagadnienia: estymacja podstawowych parametrów rozkładu zmiennej losowej, parametryczne i nieparametryczne testy istotności, analiza korelacji i regresji wielowymiarowej, ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań w analizach rynku oraz wycenie nieruchomości.

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: is able to
M_K001 przekazywania społeczeństwu osiągnięć nauki i techniki w sposób zrozumiały i uwzględniający różne aspekty działalności inżynierskiej GIK2A_K02 Activity during classes
Skills: he can
M_U001 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 GIK2A_U04 Activity during classes,
Test
M_U002 formułować i testować hipotezy statystyczne związane z problemami inżynierskimi w geodezji i kartografii oraz w dziedzinach pokrewnych, a także z prostymi problemami badawczymi GIK2A_U07 Activity during classes,
Test
Knowledge: he knows and understands
M_W001 zaawansowane zagadnienia z zakresu analiz statystycznych. Posiada wiedzę przydatną do formułowania i rozwiązywania szczegółowych problemów z geodezji i kartografii oraz dziedzin pokrewnych GIK2A_W01 Activity during classes,
Test
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
18 9 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0
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
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Social competence
M_K001 przekazywania społeczeństwu osiągnięć nauki i techniki w sposób zrozumiały i uwzględniający różne aspekty działalności inżynierskiej - - - + - - - - - - -
Skills
M_U001 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 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 zaawansowane zagadnienia z zakresu analiz statystycznych. Posiada wiedzę przydatną do formułowania i rozwiązywania szczegółowych problemów z geodezji i kartografii oraz dziedzin pokrewnych + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 50 h
Module ECTS credits 2 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 18 h
Preparation for classes 12 h
Realization of independently performed tasks 18 h
Examination or Final test 2 h
Module content
Lectures (9h):

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.

Project classes (9h):

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.

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Project classes: Podczas zajęć audytoryjnych studenci na tablicy rozwiązują zadane wcześniej problemy. Prowadzący na bieżąco dokonuje stosowanych wyjaśnień i moderuje dyskusję z grupą nad danym problemem.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Na zaliczenie składa się uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich sprawdzianów i kolokwiów pisemnych, obecność oraz aktywność na zajęciach. W przypadku niezaliczenia kolokwium w pierwszym terminie – studentowi przysługuje termin poprawkowy.

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: No
    – Participation rules in classes: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Project classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci przystępując do ćwiczeń są zobowiązani do przygotowania się w zakresie wskazanym każdorazowo przez prowadzącego (np. w formie zestawów zadań). Ocena pracy studenta może bazować na wypowiedziach ustnych lub pisemnych w formie kolokwium, co zgodnie z regulaminem studiów AGH przekłada się na ocenę końcową z tej formy zajęć.
Method of calculating the final grade:

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

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Student samodzielnie opanowuje materiał zaległy wynikający z nieobecności.

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:

https://bpp.agh.edu.pl/autor/baranska-anna-03910

Additional information:

Brak