Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Zajęcia fakultatywne: Chemometryczne metody analizy danych z wykorzystaniem programu Statistica

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1710-F-WF95-J
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0916) Farmacja Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Zajęcia fakultatywne: Chemometryczne metody analizy danych z wykorzystaniem programu Statistica
Jednostka: Katedra i Zakład Chemii Nieorganicznej i Analitycznej
Grupy: Przedmioty fakultatywne dla 1 semestru 2 roku NJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 1 semestru 2 roku SJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 1 semestru 3 roku NJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 1 semestru 3 roku SJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 1 semestru 4 roku NJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 1 semestru 4 roku SJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 1 semestru 5 roku NJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 1 semestru 5 roku SJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 2 semestru 2 roku NJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 2 semestru 2 roku SJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 2 semestru 3 roku NJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 2 semestru 3 roku SJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 2 semestru 4 roku NJ na kierunku Farmacja
Przedmioty fakultatywne dla 2 semestru 4 roku SJ na kierunku Farmacja
Strona przedmiotu: https://moodle.umk.pl/WFarm/
Punkty ECTS i inne: (brak) 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.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

- mile widziana znajomość podstawowych pojęć statystycznych,

- OPCJONALNIE - zainstalowany program STATISTICA (wersja 13 do pobrania ze strony Collegium Medicum). Można omawiane przykłady rozwiązywać w domu.

Całkowity nakład pracy studenta:

wykład - 15 h

praca własna studenta (rozwiązanie przykładów, wykonanie zadań na platformie Moodle) - 10-12 h


Efekty uczenia się - wiedza:

- zna zasady weryfikacji hipotez statystycznych

- zna zasady stosowania metod uczenia z nadzorem i bez nadzoru,

- ma świadomość manipulacji przy prezentowaniu danych, wie w jaki sposób unikać błędów przy wizualizacji danych

- zna przykłady zastosowania metod analizy wielowymiarowej do rozwiązywania problemów z zakresu farmacji, chemii medycznej


Efekty uczenia się - umiejętności:

- umie odpowiednio przedstawić dane i wyniki na wykresach i w tabelach,

- umie dobrać i poprawnie zastosować metodę chemometryczną do analizy danych wielowymiarowych,

- umie interpretować wyniki analizy statystycznej/ chemometrycznej,

- umie wykorzystać program STASISTICA do: przekształcenia danych, wykonania testów statystycznych, prostej analizy chemometrycznej danych wielowymiarowych, konstrukcji i modyfikacji wykresów


Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

- student rozumie potrzebę stosowania metod statystycznych i chemometrycznych do planowania, realizacji i oceny eksperymentu badawczego w naukach przyrodniczych

Metody dydaktyczne:

wykład, dyskusja i rozwiązywanie przykładów z wykorzystaniem programu Statistica (dla studentów istnieje możliwość instalacji programu na własnych laptopach), dodatkowe materiały na platformie Moodle.

Metody dydaktyczne podające:

- wykład informacyjny (konwencjonalny)
- wykład problemowy

Metody dydaktyczne poszukujące:

- ćwiczeniowa
- projektu
- seminaryjna

Skrócony opis:

Celem wykładu jest:

- przedstawienie (teoretyczne i praktyczne) poszczególnych etapów analizy danych od ich wstępnej eksploracji, przez dobór odpowiednich metod (testów statystycznych lub technik chemometrycznych) po merytoryczną interpretację otrzymanych wyników.

- analiza przykładowych danych z wykorzystaniem programu Statistica.

Pełny opis:

Tematy wykładów:

1. Wprowadzenie do chemometrii. Podstawowe pojęcia niezbędne do poprawnego stosowania oraz zrozumienia zasad postępowania w statystycznej analizie danych. Metody wizualizacji danych.

2. Eksploracja danych, chemometryczne techniki klasyfikacyjne (analiza skupień, analiza czynnikowa, analiza głównych składowych, analiza dyskryminacyjna).

3. Metody kalibracji (regresja prosta i wieloraka, regresja metodą najmniejszych cząstkowych kwadratów PLS).

4. Przykłady typowych błędów popełnianych w doborze

i przeprowadzeniu metod statystycznych i chemometrycznych oraz interpretacji wyników.

5. Rozwiązywanie przykładów: analiza danych z wykorzystaniem programu Statistica

Literatura:

1. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki, t. I-III, Statsoft, 2006.

2. Elektroniczny podręcznik statystyki, http://www.statsoft.pl/textbook/stathome.html

3. Mazerski J., Chemometria praktyczna, Wyd. Malamut, 2009

4. Watała C., Biostatystyka – wykorzystanie metod statystycznych w pracy badawczej w naukach biomedycznych, α-medica Press, 2002

Literatura uzupełniająca:

1. Chemometria w analityce – wybrane zagadnienia, praca pod red. D. Zuby i A. Parczewskiego, Wydawnictwo Instytutu Ekspertyz Sądowych, 2008.

Metody i kryteria oceniania:

Na zaliczenie przedmiotu należy wykonać zadanie praktyczne – analiza statystyczna i/lub chemometryczna przygotowanych przez prowadzącego danych (realizowane off-line i przesyłane do oceny przez platformę Moodle); zaliczenie na ocenę od 60% poprawności wykonania

Praktyki zawodowe:

brak

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
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)