Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
IINF-1-402-n
Wydział:
Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Informatyka
Semestr:
4
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Niestacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
Majewski Janusz (majew@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

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 Ma podstawową wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa INF1A_W01 Egzamin
M_W002 Zna podstawowe pojęcia statystyki matematycznej INF1A_W01 Egzamin
M_W003 Zna podstawy estymacji i testowania hipotez statystycznych INF1A_W01 Egzamin
Umiejętności: potrafi
M_U001 Potrafi interpretować posiadane informacje INF1A_U01 Kolokwium
M_U002 Potrafi dobrać odpowiednią metodę do rozwiązania problemu INF1A_U01 Kolokwium
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Potrafi opisać uzyskane wyniki i sformułować wnioski INF1A_K05 Kolokwium
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
32 16 16 0 0 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 Ma podstawową wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa + - - - - - - - - - -
M_W002 Zna podstawowe pojęcia statystyki matematycznej + - - - - - - - - - -
M_W003 Zna podstawy estymacji i testowania hipotez statystycznych + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Potrafi interpretować posiadane informacje - + - - - - - - - - -
M_U002 Potrafi dobrać odpowiednią metodę do rozwiązania problemu - + - - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Potrafi opisać uzyskane wyniki i sformułować wnioski - + - - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 150 godz
Punkty ECTS za moduł 5 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 32 godz
Przygotowanie do zajęć 43 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 70 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 5 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (16h):
  1. Statystyka opisowa, rachunek prawdopodobieństwa

    Statystyka opisowa, miary tendencji centralnej, miary rozrzutu.
    Obliczanie prawdopodobieństw zdarzeń, prawdopodobieństwo warunkowe i całkowite, niezależność zdarzeń, wzór Bayesa.

  2. Zmienne losowe

    Zmienne losowe dyskretne i ciągłe, rozkłady zmiennych losowych, dystrybuanta, wartości oczekiwane, momenty.
    Przykłady rozkładów: rozkład dwumianowy, rozkład normalny.

  3. Estymacja przedziałowa

    Pobieranie próby i rozkłady z próby.
    Estymacja przedziałowa parametrów.

  4. Testowanie prostych hipotez statystycznych

    Testowanie hipotez statystycznych. Proste testy parametryczne dla jednej populacji.
    Porównanie dwóch populacji.

  5. Zaawansowane metody parametryczne

    Analiza wariancji. Dwuczynnikowa analiza wariancji.
    Prosta regresja liniowa i korelacja. Regresja wieloraka i krzywoliniowa. Ocena modelu

  6. Metody nieparametryczne; procesy stochastyczne

    Testy nieparametryczne, testy zgodności, testy niezależności, testy jednorodności.
    Procesy stochastyczne, sygnały losowe, próbkowanie i kwantyzacja sygnałów ciągłych

  7. Szeregi czasowe; teoria informacji Shannona

    Stacjonarne i niestacjonarne procesy stochastyczne, szeregi czasowe i ich analiza.
    Statystyczna teoria informacji Shannona, zastosowanie teorii Shannona do badania języków naturalnych, redundancja języka.

  8. Kodowanie, szyfrowanie

    Dyskretny kanał informacyjny, kodowanie, kompresja informacji, szyfrowanie symetryczne.

Ćwiczenia audytoryjne (16h):

  1. Statystyka opisowa
  2. Tworzenie modeli probabilistycznych dla wybranych problemów. Obliczanie prawdopodobieństw zdarzeń, w tym prawdopodobieństwa warunkowego, niezależność zdarzeń.
  3. Zmienne losowe skokowe i ciągłe i ich rozkłady. Rozkład dwumianowy i normalny.
  4. Statystyki rozkładów z próby. Estymacja przedziałowa parametrów. Minimalna liczebność próby
  5. Testowanie hipotez statystycznych. Proste testy parametryczne dla jednej populacji. Porównanie dwóch populacji.
  6. Analiza wariancji. Dwuczynnikowa analiza wariancji. Obliczanie współczynnika korelacji. Prosta regresja liniowa.
  7. Testy nieparametryczne. Test zgodności. Analiza tablic wielodzielczych, testy niezależności, testy jednorodności.
  8. Procesy stochastyczne, próbkowanie, kwantyzacja sygnałów ciągłych.
  9. Opis łącza danych w języku probabilistyki dyskretnej. Obliczanie entropii, entropia warunkowa, informacja wzajemna.
  10. Obliczanie przepustowości kanału przesyłania informacji, kodowanie w łączach bez zakłóceń, metoda Huffmana.
  11. Kodowanie w łączach z zakłóceniami, kody detekcyjne i korekcyjne. Szyfrowanie w łączach bezstratnych, kod Vernama.

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 audytoryjne: 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:

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 audytoryjne:
    – 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:
  1. Aby uzyskać pozytywną ocenę końcową niezbędne jest uzyskanie pozytywnej oceny z ćwiczeń oraz egzaminu.
  2. Obliczamy średnią arytmetyczną z ocen zaliczenia i egzaminów uzyskanych we wszystkich terminach.
  3. Wyznaczmy ocenę końcową na podstawie zależności:
    if sr>4.75 then OK:=5.0 else
    if sr>4.25 then OK:=4.5 else
    if sr>3.75 then OK:=4.0 else
    if sr>3.25 then OK:=3.5 else OK:=3
  4. Jeżeli pozytywną ocenę z ćwiczeń i egzaminu uzyskano w pierwszym terminie oraz ocena końcowa jest mniejsza niż 5.0 to ocena końcowa jest podnoszona o 0.5
Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Matematyka w zakresie realizowanym na pierwszym roku studiów.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:
  1. Jóźwiak J., Podgórski J.: Statystyka od podstaw, PWE 1998.
  2. Aczel A.D.: Statystyka w zarządzaniu, PWN 2000.
  3. Sobczyk M.: Statystyka, PWN 2000.
  4. Majewski J.: Podstawy teorii informacji, Wyd. AGH 1984
  5. Plucińska A., Pluciński E., Probabilistyka, WNT, 2000
Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak