Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Statystyka
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
GIPZ-1-301-n
Wydział:
Górnictwa i Geoinżynierii
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Inżynieria i Zarządzanie Procesami Przemysłowymi
Semestr:
3
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Niestacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr hab. inż, prof. AGH Niedoba Tomasz (tniedoba@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Metody statystyczne w analizie danych. Dopasowanie rozkładu do danych empirycznych. Ocena jakości modelu statystycznego. Określenie dokładności oszacowanego wyniku badań. Estymacja błędu statystycznego. Estymatory parametrów rozkładów. Weryfikacja parametrycznych i nieparametrycznych hipotez statystycznych.

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 wiedzę na temat zmiennych losowych i ich rozkładów IPZ1A_W01 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
M_W002 Posiada bazową wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa IPZ1A_W02, IPZ1A_W01 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
M_W003 Posiada wiedzę na temat weryfikacji hipotez statystycznych IPZ1A_W02, IPZ1A_W01 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
M_W004 Ma wiedzę na temat analizy korelacji dla dwóch i większej ilości zmiennych losowych IPZ1A_W02, IPZ1A_W01 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
Umiejętności: potrafi
M_U001 Umie planować i wykonywać podstawowe analizy statystyczne zmiennych losowych IPZ1A_U01, IPZ1A_U03, IPZ1A_U02, IPZ1A_U04 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
M_U002 Potrafi badać zależności pomiędzy zmiennymi losowymi oraz interpretować ich wyniki IPZ1A_U01, IPZ1A_U03, IPZ1A_U04 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
M_U003 Potrafi opracowywać równania regresji dla dwóch i większej ilości zmiennych IPZ1A_U01, IPZ1A_U03, IPZ1A_U04 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
M_U004 Wie jak przeprowadzać badania statystyczne różnymi metodami IPZ1A_U01, IPZ1A_U03, IPZ1A_U04 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
M_U005 Potrafi pobrać próbę reprezentatywną dla wybranej populacji generalnej IPZ1A_U01, IPZ1A_U03, IPZ1A_U02, IPZ1A_U04 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Rozumie istotę prawidłowego doboru próby reprezentatywnej do badań statystycznych IPZ1A_K01 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
M_K002 Ma świadomość istoty prawidłowego przepływu danych i ich prawidłowego przechowywania IPZ1A_K01 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń
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
42 27 15 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 wiedzę na temat zmiennych losowych i ich rozkładów + + - - - - - - - - -
M_W002 Posiada bazową wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa + + - - - - - - - - -
M_W003 Posiada wiedzę na temat weryfikacji hipotez statystycznych + + - - - - - - - - -
M_W004 Ma wiedzę na temat analizy korelacji dla dwóch i większej ilości zmiennych losowych + + - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Umie planować i wykonywać podstawowe analizy statystyczne zmiennych losowych + + - - - - - - - - -
M_U002 Potrafi badać zależności pomiędzy zmiennymi losowymi oraz interpretować ich wyniki + + - - - - - - - - -
M_U003 Potrafi opracowywać równania regresji dla dwóch i większej ilości zmiennych + + - - - - - - - - -
M_U004 Wie jak przeprowadzać badania statystyczne różnymi metodami + + - - - - - - - - -
M_U005 Potrafi pobrać próbę reprezentatywną dla wybranej populacji generalnej - - - - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Rozumie istotę prawidłowego doboru próby reprezentatywnej do badań statystycznych + + - - - - - - - - -
M_K002 Ma świadomość istoty prawidłowego przepływu danych i ich prawidłowego przechowywania + + - - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 170 godz
Punkty ECTS za moduł 6 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 42 godz
Przygotowanie do zajęć 35 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 90 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 1 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (27h):

1. Elementy rachunku prawdopodobieństwa i definicje prawdopodobieństwa – podstawowe twierdzenia.
2. Prawdopodobieństwo warunkowe, tw. Bayesa.
3. Rozkłady zmiennych losowych: rozkład Bernoulliego, Poissona, rozkład równomierny, normalny, Weibulla i inne.
4. Definicje populacji, próby, zasady losowania, podstawy opracowywania wyników: histogramy, momenty z próby, podstawowe twierdzenia o rozkładach statystyk.
5. Przedziały ufności dla średniej, wariancji i wskaźnika struktury.
6. Wzory na wielkość próby, zasady pobierania prób.
7. Testy istotności – parametryczne dla średnich, wariancji i wskaźnika struktury; nieparametryczne – testy niezależności i zgodności, testy serii.
8. Analiza korelacji i regresji.
9. Elementy teorii eksperymentów, planowanie czynnikowe.

Ćwiczenia audytoryjne (15h):

1. Zastosowanie rachunku prawdopodobieństwa i definicje prawdopodobieństwa – podstawowe twierdzenia.
2. Prawdopodobieństwo warunkowe, tw. Bayesa w zastosowaniu w ekonomii.
3. Rozkłady zmiennych losowych: rozkład Bernoulliego, Poissona, rozkład równomierny, normalny, Weibulla i inne. Ich zastosowanie w analizach ekonomicznych.
4. Definicje populacji, próby, zasady losowania, podstawy opracowywania wyników: histogramy, momenty z próby, podstawowe twierdzenia o rozkładach statystyk.
5. Przedziały ufności dla średniej, wariancji i wskaźnika struktury.
6. Wzory na wielkość próby, zasady pobierania prób.
7. Testy istotności – parametryczne dla średnich, wariancji i wskaźnika struktury; nieparametryczne – testy niezależności i zgodności, testy serii. Ich interptretacja w zagadnieniach związanych z ekonomią.
8. Analiza korelacji i regresji. Modelowanie na przykładzie danych ekonomicznych.
9. Elementy teorii eksperymentów, planowanie czynnikowe.
10. Zastosowanie programu STATISTICA PL w analizie danych.

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:

Warunkiem dopuszczenia do egzaminu jest zaliczenie dwóch kolokwiów.
Zaliczenia poprawkowe podczas konsultacji albo w dodatkowo wyznaczonym terminie.

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:

0,7 x ocena z egzaminu + 0,3 X ocena z zaliczenia. Aktywność na zajęciach może spowodować podniesienie oceny końcowej.

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

Praca indywidualna studenta wg ewentualnych wskazówek prowadzącego.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Zalecana znajomość modułu Matematyka (I stopień studiów)

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. A. Aczel: Statystyka w zarządzaniu, PWN, Warszawa, 2005.
1. J. Greń: Statystyka matematyczna. Modele i zadania, PWN, Warszawa, 1984.
2. W. Krysicki: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna, t. I i II, PWN, Warszawa, 2007.
3. W. Klonecki: Statystyka dla inżynierów, PWN, Warszawa, 1999.
4. J. Koronacki: Statystyka dla kierunków technicznych i przyrodniczych, WN-T, Warszawa, 2006.
5. M. Sobczyk: Statystyka opisowa, Wydawnictwo CH Beck, Warszawa, 2010.
6. A. Plucińska, E. Pluciński: Probabilistyka, WN-T, Warszawa, 2000.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. Jamróz D., Niedoba T.: Application of multidimensional data visualization by means of self-organizing Kohonen maps to evaluate classification possibilities of various coal types, Archives of Mining Sciences, vol. 60(1), pp. 39-50, 2015.
2. Niedoba T.: Application of relevance maps in multidimensional classification of coal types, Archives of Mining Sciences, vol. 60(1), pp. 93-106, 2015.
3. Jamróz D., Niedoba T.: Comparison of selected methods of multi-parameter data visualization used for classification of coals, Physicochemical Problems of Mineral Processing, vol. 51(2), pp. 769-784, 2015.
4. Niedoba T.: Elementy metodologii stosowania dwu- i wielowymiarowych rozkładów właściwości materiałów uziarnionych do opisu wzbogacania węgli, Gospodarka Surowcami Mineralnymi, vol. 29(2), pp. 155-172, 2013.
5. Niedoba T.: Statistical analysis of the relationship between particle size and particle density of raw coal, Physicochemical Problems of Mineral Processing, vol. 49(1), pp. 175-188, 2013.
6. Niedoba T.: Wielowymiarowe charakterystyki zmiennych losowych w opisie materiałów uziarnionych i procesów ich rozdziału, Wydawnictwo Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN, seria: Studia, Rozprawy, Monografie, 2013.
7. Tumidajski T., Saramak D.: Metody i modele statystyki matematycznej w przeróbce surowców mineralnych, Wydawnictwa AGH, 2009.

Informacje dodatkowe:

Zaliczenie na podstawie oceny z kolokwium.
Kolokwium z zadań z zakresu realizowanego na ćwiczeniach audytoryjnych.
2 terminy kolokwium (1 podstawowy i 1 poprawkowy).
Dopuszczalna jedna nieobecność nieusprawiedliwiona na ćwiczeniach audytoryjnych.
Aktywność na zajęciach może spowodować podniesienie oceny końcowej.
Nie przewiduje się możliwości poprawy oceny pozytywnej.