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
|
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)
|
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) |
Metody dydaktyczne poszukujące: | - ćwiczeniowa |
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 |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.