Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Statystyka
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
JMNB-1-206-s
Wydział:
Fizyki i Informatyki Stosowanej
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Mikro- i nanotechnologie w biofizyce
Semestr:
2
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr inż. Nęcki Jarosław (necki@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Tematyka obejmuje zarys statystyki aplikacyjnej. Przedstawione są podstawy rachunku prawdopodobieństwa i procesów stochastycznych mających wpływ na pomiary wielkości fizycznych.

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 Znajomość metod aplikacyjnych statystyki matematycznej. MNB1A_W01 Kolokwium,
Aktywność na zajęciach,
Odpowiedź ustna
M_W002 Znajomość podstaw rachunku prawdopodobieństwa. MNB1A_W01 Kolokwium,
Aktywność na zajęciach,
Odpowiedź ustna
M_W003 Znajomość metod modelowania nieokreślności, ze szczególnym uwzględnieniem zjawisk przypadkowych. MNB1A_W01, MNB1A_W03 Aktywność na zajęciach,
Odpowiedź ustna
Umiejętności: potrafi
M_U001 Pozyskiwanie informacji ze źródeł różnego typu oraz prezentacja zagadnienia badawczego i uzyskanych wyników. MNB1A_U04, MNB1A_U05, MNB1A_U02, MNB1A_U01 Aktywność na zajęciach,
Odpowiedź ustna
M_U002 Praktyczne użycie procedur statystyki matematycznej. MNB1A_U04, MNB1A_U05, MNB1A_U02, MNB1A_U06, MNB1A_U01 Aktywność na zajęciach,
Odpowiedź ustna
M_U003 Interpretacja wielkości probabilistycznych. MNB1A_U04, MNB1A_U05, MNB1A_U06, MNB1A_U01 Aktywność na zajęciach,
Odpowiedź ustna
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Konieczność ustawicznego samokształcenia. MNB1A_K05, MNB1A_K01 Aktywność na zajęciach
M_K002 Praca zespołowa. MNB1A_K05, MNB1A_K04, MNB1A_K03 Aktywność na zajęciach
M_K003 Profesjonalność i etyka. MNB1A_K02, MNB1A_K05, MNB1A_K04, MNB1A_K03 Aktywność na zajęciach
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
45 15 0 30 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 Znajomość metod aplikacyjnych statystyki matematycznej. + - + - - - - - - - -
M_W002 Znajomość podstaw rachunku prawdopodobieństwa. + - + - - - - - - - -
M_W003 Znajomość metod modelowania nieokreślności, ze szczególnym uwzględnieniem zjawisk przypadkowych. + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Pozyskiwanie informacji ze źródeł różnego typu oraz prezentacja zagadnienia badawczego i uzyskanych wyników. - - + - - - - - - - -
M_U002 Praktyczne użycie procedur statystyki matematycznej. - - + - - - - - - - -
M_U003 Interpretacja wielkości probabilistycznych. + - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Konieczność ustawicznego samokształcenia. + - - - - - - - - - -
M_K002 Praca zespołowa. - - + - - - - - - - -
M_K003 Profesjonalność i etyka. + - - - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 127 godz
Punkty ECTS za moduł 5 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 45 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 30 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 45 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 5 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (15h):
  1. Wprowadzenie

    Podstawy probabilistyki, rachunek prawdopodobieństwa, procesy stochastyczne, statystyka użytkowa.
    Praktyczne zastosowania statystyki do estymacji i szacunku niepewności.

  2. Rachunek prawdopodobieństwa

    Przestrzeń probabilistyczna, zmienna losowa, rozkład zmiennej losowej, prawdopodobieństwo.
    Związek z prawdopodobieństwem klasycznym (kombinatorycznym).
    Charakteryzacja rozkładów: funkcyjna (gęstość, dystrybuanta) oraz liczbowa (momenty, kwantyle).
    Typowe rozkłady; rozkład jednostajny, rozkład normalny. Centralne twierdzenie graniczne.
    Procesy stochastyczne; biały szum.

  3. Statystyka matematyczna

    Estymacja punktowa; klasyczne przykłady estymatorów.
    Nieparametryczne metody estymacji;
    Testowanie hipotez statystycznych; testy przydatne w pracy przy analizie wyników eksperymentów.

  4. Tematy opcjonalne

    Wstęp do analizy i eksploracji danych.
    Przykłady zastosowań do zagadnień współczesnej biofizyki, inżynierii, ekonometrii i socjologii.
    Wykorzystanie współczesnych technik informacyjnych.

Ćwiczenia laboratoryjne (30h):
Labortorium

Zajęcia wprowadzające. Podstawy obsługi arkusza Excel.
Obliczanie prawdopodobieństw.
Rozkłady statystyczne, momenty statystyczne.
Rozkłady dwuwymiarowe, Korelacja.
Estymacja nieparametryczna.
Testowanie hipotez statystycznych.
Niepewności wyników pomiarów.

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 laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Zaliczenie ćwiczeń na podstawie uzyskania 50% maksymalnej do zdobycia ilości punktów z kolokwiów
Zaliczenia laboratorium komputerowego na podstawie uzyskania 50% maksymalnej do zdobycia ilości punktów z prac wstępnych

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 laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych na podstawie zaliczenia pisemnego C.
Zaliczenie laboratorium na podstawie 5 kolokwiów w trakcie poszczególnych zajęć, liczona jako ocena średnia L.

Przy spełnieniu powyższych warunków, ocena końcowa OK ustalana jest jako
OK=0.5*C+0.5*L

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

Dostarczenie sprawozdania i rozwiązanie problemów przekazanych przez prowadzącego – forma pismena

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Podstawowa wiedza z zakresu matematyki.
Podstawowa umiejętność użytkowania sprzętu komputerowego. Arkusz Excel znajomość podstawowa.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Józefiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, 2009.
Feller W., Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa, PWN, 2012.
Zięba A., Analiza danych w naukach ścisłych i technice, PWN, 2016.
Gajek L., Kałuszka M., Wnioskowanie statystyczne, WNT, 2000.
Plucińska A., Pluciński E., Probabilistyka, WNT, 2000.

Literatura uzupełniająca:

Kulczycki P., Hryniewicz O., Kacprzyk J. (red.), Techniki informacyjne w badaniach systemowych, WNT, 2007.
Bobrowski D., Probabilistyka w zastosowaniach technicznych, WNT, 1980.
Greń J., Statystyka matematyczna, PWN, 1987.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Poniższe publikacje zostały przygotowane przy wykorzystaniu narzędzi statystycznych, w tym omawianych na wykładzie:

16 lat monitoringu stężenia dwutlenku węgla i metanu w atmosferze Kasprowego Wierchu — 16 years of atmospheric CO2 and CH4 mixing ratio measurements at Kasprowy Wierch station / Łukasz CHMURA, Jarosław NĘCKI, Mirosław ZIMNOCH, Kazimierz RÓŻAŃSKI, Adam KORUS // W: Materiały Krakowskiej Konferencji Młodych Uczonych 2011 : Kraków, 29 września–1 października 2011 / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica ; Grupa Naukowa Pro Futuro. — Kraków : Grupa Naukowa Pro Futuro ; Fundacja dla AGH, 2011. — (Sympozja i Konferencje KKMU ; nr 6). — Na okł. tyt.: VI Krakowska Konferencja Młodych Uczonych. — ISBN: 978-83-88519-12-3. — S. 537–546. — Bibliogr. s. 545–546, Streszcz., Abstr.. — Ł. Chmura – dod. afiliacja: IMGW-PIB

An assessment of the hydraulic properties and performance of a subsurface flow constructed wetland, Nowa Słupia, Poland / Przemysław WACHNIEW, Piotr CZUPRYŃSKI, Wojciech CHMURA, Piotr Małoszewski, Jarosław M. NĘCKI, Teresa Ozimek, Mirosław ZIMNOCH // W: Constructed and riverine wetlands for optimal control of wastewater at catchment Scale : EU 5\textsuperscript{th} FP RTD PRIMROSE “PRocess based Integrated Management of constructed and Riverine wetlands for Optimal control of wastewater at catchment ScalE” (EVK1-CT 2000-00065) : LIFE environment project “Sustainable wastewater purification in Estonian small municipalities” (ENV/EE/00924) : [29 September to 2 October Tartu, Estonia] : international conference : conference proceedings / eds. Ülo Mander, Christina Vohla, Age Poom ; University of Tartu. Institute of Geography ; Norwegian Centre for Soil and Environmental Research. — Tartu : UT IG, 2003. — (Publicationes Instituti Geographici Universitatis Tartuensis ; ISSN 1406-3069 ; 94). — Opis częśc. wg wstępu. — s. 205–208

Apportionment of carbon dioxide over central Europe: insights from combined measurements of atmospheric CO2 mixing ratios and carbon isotope composition / M. ZIMNOCH, D. JELEŃ, M. GAŁKOWSKI, T. KUC, J. NĘCKI, L. CHMURA, Z. GORCZYCA, A. Jasek, K. RÓŻAŃSKI // W: EGU European Geosciences Union [Dokument elektroniczny] : general assembly 2012 : Vienna, Austria, 22–27 April 2012 : abstracts & programme. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Vienna : s. n.], 2012. — 1 dysk Flash. — (Geophysical Research Abstracts ; ISSN 1607-7962 ; vol. 14). — S. 1. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tytuł przejęto ze s. tyt. (po wybraniu opcji: data – abstracts). — L. Chmura – dod. afiliacja: Institute of Meteorology and Water Management, National Research Institute, IMGW-PIB Branch of Krakow

Atmospheric concentrations of carbon dioxide and its isotopic composition in southern Poland: comparison of high-altitude mountain site and a near – by urban environment / Ł. CHMURA, A. KORUS, T. KUC, J. NĘCKI, K. RÓŻAŃSKI, M. ZIMNOCH // Geophysical Research Abstracts [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1607-7962. — Wymagania systemowe: Adobe Acrobat Reader ; napęd CD-ROM. — 2005 vol. 7, s. [1–2]. — CD-ROM z czasopismem w wersji elektronicznej dołączony do programu naukowego konferencji wydanej w wersji drukowanej. — Oznaczenie abstraktu EGU05-A-07625. — European Geosciences Union : general assembly : Vienna, 24–29 April 2005. — [Vienna : EGU, 2005]

Informacje dodatkowe:

Nieobecności (także usprawiedliwione) na zajęciach z laboratorium wymagają odrobienia
w formie i terminie uzgodnionych z prowadzącym. Połowa zajęć nieusprawiedliwionych skutkuje
brakiem zaliczenia.