Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Applied data analysis and statistics

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 7405-AC-ADAS-1
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0518) Interdyscyplinarne programy i kwalifikacje związane z biologią i naukami pokrewnymi Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Applied data analysis and statistics
Jednostka: Interdyscyplinarna Szkoła Doktorska "Academia Copernicana"
Grupy:
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: angielski
Wymagania wstępne:

Basic knowledge of statistics in the field of master studies.

Rodzaj przedmiotu:

przedmiot obowiązkowy

Całkowity nakład pracy studenta:

Contact hours with teacher:

- participation in workshop - 20 hrs

- consultations - 10 hrs


Self-study hours:

- preparation of the project - 20 hrs


Altogether: 50 hrs (2 ECTS)


Efekty uczenia się - wiedza:

Student

W1: defines a task or problem in the field of science or art and selects appropriate statistical methods to solve them

W2: knows classical and multivariate statistical techniques


Efekty uczenia się - umiejętności:

Student

U1: applies advanced knowledge in the field of statistics to the research data and is able to use computer software for calculation and presentation of the results

U2: is able to use a foreign language to communicate in accordance with the requirements of B2 ESOKJ

U3: has the ability to present results in English, as well as prepare a report in English



Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

Student

K1: demonstrates the ability to use statistical and multivariate methods to develop and present results

K2: can work in a team, both by directing and coordinating the team's activities and by performing assigned tasks



Metody dydaktyczne:

Expository teaching methods:

discussion, presentation, video/computer, pointer, banners image


Metody dydaktyczne eksponujące:

- pokaz

Metody dydaktyczne podające:

- wykład informacyjny (konwencjonalny)
- wykład problemowy

Metody dydaktyczne poszukujące:

- projektu
- studium przypadku

Metody dydaktyczne w kształceniu online:

- metody oparte na współpracy
- metody służące prezentacji treści
- metody wymiany i dyskusji

Skrócony opis:

Summary of basic statistical and multivariate methods and applications of statistical functions for analysis and research planning.

Pełny opis:

Classes include the application of statistical methods in science and/or art: description of data types, description of relationships using basic linear and nonlinear functions, parametric and nonparametric significance tests, linear regression, classification, and indirect and direct ordination methods. Students are welcome to work with their data and solve research questions of any branch of science or art. List of topics:

1. Basics of descriptive statistics – mean, median, modal, standard deviation, standard error, coefficient of variation

2. Testing simple hypothesis I – parametric tests: t-test, F-test, Chi2- test, one- and two-way ANOVA

3. Testing simple hypothesis II – non-parametric tests: Man-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis with Dunn post-hoc comparison, PERMANOVA

4. On correlation and regression – basics of linear correlation and regression

5. Basics of classification methods – hierarchical agglomerative clustering, non-hierarchical k-means clustering

6. Basics of ordination methods – indirect (PCA, CA, DCA, and NMDS) and direct ordination (CCA, RDA)

Literatura:

Zar J.H. 2010. Biostatistical analysis. Prentice Hall, Pearson International Edition.

Rosner, Bernard (Bernard A.). (2011). Fundamentals of biostatistics. Boston: Brooks/Cole, Cengage Learning.

Gauch H.G., 1982. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge University Press, Cambridge.

Jongman R.H.G., ter Braak C.J.F., van Tongeren D.F.R., (eds). 1995. Data analysis in community and landscape ecology. Pudoc, Wageningen.

ter Braak C.J.F., 1996. Unimodal models to relate species to environment. DLO-Agrocultura;l Mathematics Group, Wageningen, the Netherlands.

ter Braak, C. J. F., & Smilauer, P. (2012). Canoco reference manual and user's guide: software for ordination, version 5.0. Microcomputer Power.

Šmilauer, P., & Lepš, J. (2014). Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 5 (2nd ed.). Cambridge: Cambridge University Press. doi:10.1017/CBO9781139627061

Lepš, J., & Šmilauer, P. (2020). Biostatistics with R: An Introductory Guide for Field Biologists. Cambridge: Cambridge University Press. doi:10.1017/9781108616041

Hammer, Ø., Harper, D.A.T., and P. D. Ryan, 2001. PAST: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis. Palaeontologia Electronica 4(1): 9pp.

Metody i kryteria oceniania:

Laboratory – project in groups 61-68% satisfactory, 69-76% satisfactory plus, 77-84 % good, 85- 92% good plus, 93-100% very good W1, W2, U1, U2, U3, K1, K2

Praktyki zawodowe:

not applicable

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Konwersatorium, 20 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Agnieszka Piernik
Prowadzący grup: Agnieszka Piernik
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2023-10-01 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Konwersatorium, 20 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Agnieszka Piernik
Prowadzący grup: Agnieszka Piernik
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
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)