Analiza regresji i analiza wariancji
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 1000-M2ARW |
Kod Erasmus / ISCED: |
(brak danych)
/
(0541) Matematyka
|
Nazwa przedmiotu: | Analiza regresji i analiza wariancji |
Jednostka: | Wydział Matematyki i Informatyki |
Grupy: |
Mat., sp. nauczycielskie, II st., stacjonarne, przedmioty do wyboru + uzup. stand. kszt. Mat., sp. zastosowania, II st., stac., przedmioty do wyboru + uzup. stand. kszt. |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Wymagania wstępne: | podstawowe kursy z Algebry Liniowej oraz Statystyki Matematycznej |
Całkowity nakład pracy studenta: | - godziny realizowane z udziałem nauczycieli: 60h (30h wykład + 30h ćwiczenia), - czas poświęcony na bieżące przygotowanie do zajęć: 50h, - czas poświęcony na przygotowanie do zaliczenia i egzaminu: 35h, - czas poświęcony na egzamin: 3h. |
Efekty uczenia się - wiedza: | - posiada pogłębioną wiedzę z zakresu analizy regresji i analizy wariancji, w tym: zna podstawowe pojęcia i twierdzenia oraz ich dowody; jest w stanie rozumieć sformułowania zagadnień pozostających na etapie badań (K_W04), - zna powiązania zagadnień wybranej dziedziny z innymi działami matematyki teoretycznej i stosowanej (K_W05). |
Efekty uczenia się - umiejętności: | - umie wykorzystać podstawowe pojęcia statystyczne i probabilistyczne w statystycznej obróbce danych (K_U08), - umie stosować oraz przedstawiać w mowie i na piśmie metody z dziedziny analizy regresji i analizy wariancji (K_U09), - ma umiejętności związane z konstrukcją modeli matematycznych, opisujących posiadane dane w najlepszy sposób (K_U012). |
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne: | - samodzielnie pracuje z dużą ilością danych (K_K01), - przekazuje innym swoją wiedzę i przemyślenia w zrozumiały sposób; właściwie rozumie sformułowania pytań i problemów, poprawnie posługuje się terminologią fachową (K_K04). |
Metody dydaktyczne podające: | - wykład informacyjny (konwencjonalny) |
Metody dydaktyczne poszukujące: | - ćwiczeniowa |
Skrócony opis: |
Celem wykładu jest elementarne wprowadzenie w podstawowe dziedziny zastosowania praktycznego statystyki matematycznej - analizę regresji i analizę wariancji z elementami eksploracji danych. Ćwiczenia częściowo prowadzone będą w laboratorium z używaniem pakietu SPSS oraz programu R. |
Pełny opis: |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa:
Literatura uzupełniająca:
|
Metody i kryteria oceniania: |
Egzamin pisemny z wykładu, zaliczenie ćwiczeń. Zaliczenie z ćwiczeń sprawdza osiągnięcie efektów K_U08, K_U012, K_K01. Egzamin sprawdza osiągnięcie efektów K_W04, K_W05, K_U09, K_U012, K_K04. |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.