Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Metody replikacyjne w analizie danych
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
ZIIE-1-414-n
Wydział:
Zarządzania
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Informatyka i Ekonometria
Semestr:
4
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Niestacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
Wójtowicz Tomasz (twojtow@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Celem tego modułu jest prezentacja zagadnień dotyczących wybranych metod replikacyjnych. Pozwalają one m.in. analizować i badać dane w przypadku, gdy nie spełniają one założeń klasycznych metod. W szczególności prezentowane będą metody Monte Carlo, testy permutacyjne i zastosowanie metody bootstrap.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 podstawowe metody replikacyjne. IIE1A_W04, IIE1A_W03 Kolokwium
M_W002 własności i ograniczenia stosowania metody bootstrap. IIE1A_W04, IIE1A_W03 Kolokwium
Umiejętności: potrafi
M_U001 dobrać odpowiednią metodę replikacyjną do analizy zadanego problemu praktycznego. IIE1A_U03, IIE1A_U04 Projekt
M_U002 wykorzystać odpowiednie narzędzia języka R do zastosowania metod replikacyjnych. IIE1A_U03, IIE1A_U04 Projekt
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 wykorzystywania źródeł informacji w celu doskonalenia wiedzy i umiejętności. IIE1A_K03 Projekt
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
16 8 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 podstawowe metody replikacyjne. + - - - - - - - - - -
M_W002 własności i ograniczenia stosowania metody bootstrap. + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 dobrać odpowiednią metodę replikacyjną do analizy zadanego problemu praktycznego. - - - + - - - - - - -
M_U002 wykorzystać odpowiednie narzędzia języka R do zastosowania metod replikacyjnych. - - - + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 wykorzystywania źródeł informacji w celu doskonalenia wiedzy i umiejętności. - - - + - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 75 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 16 godz
Przygotowanie do zajęć 15 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 15 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 29 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (8h):

1. Generatory liczb pseudolosowych.
2. Metoda Monte Carlo.
3. Testy permutacyjne.
4. Metoda bootstrap. Metoda Jacknife. Estymacja błędów metodą bootstrap.
5. Zastosowanie metody bootstrap do oceny istotności parametrów regresji.
6. Ocena jakości prognoz. Porównania krzyżowe.

Ćwiczenia projektowe (8h):

1. Generatory liczb pseudolosowych.
2. Metoda Monte Carlo.
3. Testy permutacyjne.
4. Metoda bootstrap. Metoda Jacknife. Estymacja błędów metodą bootstrap.
5. Zastosowanie metody bootstrap do oceny istotności parametrów regresji.
6. Ocena jakości prognoz. Porównania krzyżowe.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia projektowe: W trakcie ćwiczeń projektowych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest uzyskanie pozytywnej oceny z ćwiczeń projektowych.

Ocena z ćwiczeń projektowych jest obliczania na podstawie punktów przyznanych za wykonanie i prezentację projektu oraz z uzyskanych z kolokwium zaliczeniowego.

W przypadku nieuzyskania zaliczenia w terminie podstawowym student ma prawo do dwukrotnego zaliczania ćwiczeń w terminach poprawkowych (ustalonych przez prowadzącego ćwiczenia) pod warunkiem wcześniejszego wyrównania ew. zaległości powstałych wskutek nieobecności na zajęciach oraz oddania i prezentacji projektu.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: 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.
  • Ćwiczenia projektowe:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: 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.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa z przedmiotu jest obliczana na podstawie średniej arytmetycznej ocen z wszystkich terminów zaliczeń ćwiczeń projektowych. W przypadku, gdy średnia ta jest mniejsza niż 3, to ocena końcowa jest równa 3,0.

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

Sposób i tryb wyrównania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach ustala prowadzący zajęcia uwzględniając specyfikę oraz wielkość powstałych zaległości.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Davison A.C., Hinkley D.V., Bootstrap Methods and their Application, Cambridge University Presss, 1997
Domanski Cz., Pruska K., Nieklasyczne metody statystyczne, PWE, 2000.
Hansen B. E. “Econometrics”, University of Wisconsin, 2019.
James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R., An Introduction to Statistical Learning”, Springer, 2013
Jóźwiak J., Podgórski J. „Statystyka od podstaw”, PWE, Warszawa, 2001.
Koronacki J., Mielniczuk J. „Statystyka”. WNT, Warszawa, 2001.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Henryk GURGUL, Tomasz WÓJTOWICZ (2015) The response of intraday ATX returns to U.S. macroeconomic news. Finance a úvěr – Czech Journal of Economics and Finance, vol. 65 no. 3, s. 230–253.

Henryk GURGUL, Tomasz WÓJTOWICZ (2014) The impact of US macroeconomic news on the Polish stock market : the importance of company size to information flow. Central European Journal of Operations Research. vol. 22 (4), s. 795–817.

Tomasz WÓJTOWICZ (2014) The application of discriminant analysis in forecasting of investors’ reaction to macroeconomic news announcements. Quantitative Methods in Economics. vol. 15 (2), s. 252–260.

Informacje dodatkowe:

Brak