Analiza danych

Zaliczenie przedmiotu Rachunek prawdopodobieństwa.

przedmiot obowiązkowy

- godziny realizowane z udziałem nauczycieli: 30 godz. (15 godz. wykład + 15 godz. laboratorium),

- praca własna (bieżące przygotowanie do zajęć, studiowanie literatury): 12 godz.,

- czas poświęcony na przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie: 8 godz.

Razem: 50 godzin (2 pkt ECTS).

W1: zna podstawy rachunku prawdopodobieństwa w stopniu wystarczającym do opisu i analizy eksperymentu losowego i przeprowadzania prostego rozumowania statystycznego (K_W06),

W2: zna podstawowe metody statystyki opisowej i matematycznej, w tym zasady tworzenia wykresów statystycznych, estymacji oraz testowania hipotez parametrycznych (K_W02).

U1: potrafi zbudować i przeanalizować model matematyczny eksperymentu losowego (K_U21),

U2: umie posługiwać się statystycznymi charakterystykami populacji i ich odpowiednikami próbkowymi, potrafi przeprowadzić proste rozumowanie statystyczne, także z wykorzystaniem narzędzi komputerowych (K_U22).

U3: pracuje systematycznie i umie samodzielnie realizować uzgodnione cele; dotrzymuje terminów (K_U24, K_U26).

K1: jest gotów do krytycznej oceny swojej wiedzy i dalszego jej doskonalenia z wykorzystaniem różnych źródeł informacji (K_K03),

K2: jest gotów do pokonywania trudności stojących na drodze do realizacji założonego celu i systematycznej pracy nad wszelkimi projektami (K_K04).

Wykład informacyjny (konwencjonalny), pokaz, metoda laboratoryjna.

- pokaz

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

- laboratoryjna

Przedmiot ten może być zalecony przez komisję kwalifikacyjną jako przedmiot wyrównawczy uczestnikom studiów 2. stopnia, którzy nie osiągnęli efektów kształcenia tego przedmiotu w trakcie studiów 1. stopnia.

Celem wykładu jest elementarne wprowadzenie w problematykę analizy i eksploracji danych.

Ćwiczenia prowadzone będą w laboratorium z używaniem programu R i pakietu SPSS.

Typowe problemy analizy danych, przykłady. Etapy badania statystycznego.

Zmienne i typy zmiennych. Rozkład częstości zmiennej. Graficzne przedstawienie danych.

Statystyka opisowa. Miary położenia, rozproszenia, asymetrii, koncentracji.

Wstępna obróbka danych.

Wnioskowanie statystyczne. Estymacja parametrów rozkładów, testowanie hipotez statystycznych.

Literatura podstawowa:

Koronacki J., Mielniczuk J. Statystyka. WNT, Warszawa, 2001.

Larose D. T. Metody i modele eksploracji danych. PWN, Warszawa, 2008.

Literatura uzupełniająca:

Brandt S. Analiza danych. PWN, Warszawa, 1998.

Stanisz A. Przystępny kurs statystyki, tom 1. StatSoft Polska, Kraków, 1998.

Zaliczenie wykładu i zaliczenie ćwiczeń.

Zaliczenie wykładu weryfikuje efekty W1, W2, U1, U2, K1.

Zaliczenie ćwiczeń weryfikuje efekty W2, U1, U2, U3, K2.

Nie dotyczy.