Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Statystyka dla opornych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 0600-OG-SdO
Kod Erasmus / ISCED: 13.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0531) Chemia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Statystyka dla opornych
Jednostka: Wydział Chemii
Grupy: Przedmioty ogólnouniwersyteckie - Wydział chemii
Punkty ECTS i inne: 2.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Student posiada ogólną wiedzę z matematyki. Zna podstawowe zagadnienia związane z obszarem badań nauk ścisłych.

Całkowity nakład pracy studenta:

- przygotowanie do wykładu- 15 h

- czytanie literatury- 15 h

- przygotowanie do egzaminu- 15 h


Efekty uczenia się - wiedza:

W01: Student samodzielnie potrafi wybrać odpowiednią metodę statystyczną i zaproponować rozwiązanie problemu badawczego - K_W01

W02: Student zna podstawowe parametry statystyczne i potrafi zaplanować analizy, aby je wyznaczyć i zinterpretować – K_W09


Efekty uczenia się - umiejętności:

U01: Student wykonuje obliczenia statystyczne na podstawie otrzymanych danych, przygotowuje raporty z ćwiczeń – K_U011

U02: Student rozumie problemy jakości danych eksperymentalnych; posługuje się wiedzą z zakresu przygotowania danych – K_U05

U03: Student znajduje i posługuje się literaturą przedmiotu w j. angielskim i polskim – K_U08


Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

K01: Student potrafi organizować pracę w grupie i maksymalizować efektywność swoich działań – K_K02

Metody dydaktyczne:

Wykład z dyskusją, prezentacja multimedialna.

Metody dydaktyczne eksponujące:

- pokaz

Metody dydaktyczne podające:

- wykład informacyjny (konwencjonalny)
- wykład konwersatoryjny
- wykład problemowy

Skrócony opis:

Zapoznanie z metodami statystycznymi i interpretacja danych analitycznych.

Pełny opis:

--> Definicja statystyki;

--> Rodzaje danych; właściwości rozkładu normalnego, sprawdzanie zgodności wyników z rozkładem normalnym w oparciu o testy statystyczne (Shapiro-Wilka) i w oparciu o techniki wizualizacji (histogram rozkładu, wykres normalności), asymetria rozkładów, wykrywanie obserwacji odstających (test Q-Dixona, test Grubbsa);

--> Przykłady danych eksperymentalnych; Tworzenie arkusza danych, analiza przyczyn braków danych i sposoby eliminowania braków, omówienie automatycznych metod eliminowania braków danych spotykanych w pakietach statystycznych;

--> Etapy kontroli danych (analiza pojedynczych cech, analiza relacji pomiędzy cechami, analiza przestrzeni wielowymiarowej), kontrola danych w oparciu o wartości statystycznych parametrów opisowych, kontrola danych w oparciu o techniki wizualizacji);

--> Wstępna obróbka danych, teoria informacji – szum, informacja istotna, informacja nieistotna, rozkład zmienności i wariancji, interferencje.

--> Eksploracja danych za pomocą technik statystycznych: analizy głównych składowych, dyskryminacyjna i skupień oraz ich rola w eksploracji danych wielowymiarowych (grupowanie i klasyfikacja obiektów, klasyfikacja obiektów do grup o znanej charakterystyce

--> Współzależność w układzie dwóch cech (współczynnik korelacji Pearsona, Spearmana, wartości krytyczne współczynników korelacji), wpływ obserwacji odstających na zależność liniową

Literatura:

J. Mazerski. Chemometria praktyczna wyd. II, Wydawnictwo Malamut, Warszawa 2016,

D. Zuba (red.) - Chemometria: metody i zastosowania, Wyd. IES, Kraków 2003,

R.G. Brereton, Chemometrics, John Wiley & Sons, Chichester 2003,

J.N. Miller, Statistics and chemometrics for analytical chemistry, Prentice Hall, Harlow 2000,

M. Otto, Chemometrics, Wiley-VCH, Weinheim 1999,

E. Bulska, Metrologia chemiczna wyd. II, Wyd. Malamut, Warszawa 2012

Metody i kryteria oceniania:

Egzamin pisemny – W01, W02, U01, U02, K01.

Kryteria oceniania:

Wykład: na ocenę na podstawie egzaminu pisemnego w formie pytań otwartych i/lub testowych

ndst - < 50%

dst- 50 - 60%

dst plus- 61 - 65%

db – 66 - 75%

db plus – 76 - 80%

bdb - > 81%

Praktyki zawodowe:

nie dotyczy

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 15 godzin, 100 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Tomasz Kowalkowski
Prowadzący grup: Tomasz Kowalkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-1 (2024-03-12)