Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Metody statystyczne
Koordynator przedmiotu:
Prof. dr hab. inż. Jarosław Zawadzki (wykład), mgr inż. Damian Zasina (ćwiczenia).
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Inżynieria Środowiska
Grupa przedmiotów:
Ogólne
Kod przedmiotu:
1110-ISGOD-MSP-1102
Semestr nominalny:
1 / rok ak. 2017/2018
Liczba punktów ECTS:
2
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
60h. Obecność na zajęciach. Prace domowe, przygotowanie się do zajęć i kolokwiów.
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
2
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt15h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Matematyka, Fizyka, Podstawy Informatyki – studia I stopnia.
Limit liczby studentów:
brak
Cel przedmiotu:
Przedmiot ma na celu dostarczenie studentowi inżynierskiej wiedzy statystycznej umożliwiającej zrozumienie istotnej roli zjawisk i procesów losowych, które trudno jest modelować wyłącznie w oparciu o zależności przyczynowo-skutkowe, a które występują w gospodarce odpadami. Przedmiot ma dostarczyć studentowi praktyczną umiejętność posługiwania się podstawowymi metodami statystycznymi w szczególności z zakresu analizy danych empirycznych i metod ich prezentacji, analizy współzależności, metod pobierania prób do badań, w tym w ośrodkach niejednorodnych. Dodatkowo przedmiot ma na celu rozwinięcie praktycznych umiejętność planowania pomiarów i ich analizy, w tym podstawowej znajomości wybranego programu statystycznego.
Treści kształcenia:
Program wykładu: Elementy statystyki opisowej: rozkłady empiryczne jednej zmiennej i sposoby ich prezentacji. Klasyczne i pozycyjne miary tendencji centralnej. Miary rozproszenia. Miary asymetrii i koncentracji. Metody prezentacji danych. Interpretacja wyników z prób statystycznych. Wybrane rozkłady statystyczne, ich własności i zastosowania. Standaryzacja danych. Podstawy estymacji punktowej. Estymacja przedziałowa parametrów populacji. Konstruowanie przedziałów ufności dla średniej i wariancji. Wyznaczanie niezbędnej liczebności próby losowej. Metody doboru próby losowej do badań, w tym w ośrodkach niejednorodnych. Badanie statystyczne ze względu na dwie cechy. Diagramy i tablice korelacyjne. Test niezależności chi-kwadrat, współczynnik zbieżności Czuprowa. Definicja i własności współczynnika korelacji liniowej z próby (współczynnika Pearsona). Test istotności dla współczynnika korelacji. Współczynnik korelacji rang Spearmana. Linie regresji pierwszego i drugiego rodzaju. Zamiana niektórych przypadków nieliniowych funkcji regresji na liniowe. Program ćwiczeń projektowych: Wprowadzenie do pakietów statystycznych na przykładzie wybranego programu np. R, Statistica, Excel. Wykorzystanie metod statystyki opisowej do analizy struktury wybranej próby losowej z danych z zakresu gospodarki odpadami. Wykresy statystyczne, metody prezentacji danych w wybranym pakiecie statystycznym Badania własności i zastosowania przykładowych rozkładów prawdopodobieństwa. Wyznaczanie wartości rozkładów prawdopodobieństwa lub funkcji gęstości oraz dystrybuanty. Obliczanie prawdopodobieństw. Dopasowywanie rozkładów. Wyznaczanie przedziałów ufności wybranych parametrów populacji generalnej. Podstawy pracy z tabelami rozdzielczymi. Wyznaczanie współczynnika korelacji liniowej Pearsona i Spearmana oraz omówienie ich istotności oraz innych właściwości. Skategoryzowane wykresy rozrzutu. Wyznaczanie i omówienie linii regresji I i II rodzaju. Projekt obowiązkowy - przykład analizy statystycznej na podstawie danych związanych np. z gospodarką odpadami, badaniami zanieczyszczenia gleby, emisji zanieczyszczeń do środowiska itp. W zależności od projektu mogą być zastosowane: metody statystyki opisowej, elementy estymacji punktowej, estymacja przedziałowa parametrów populacji, wyznaczanie niezbędnej liczebności próby losowej, analiza korelacji.
Metody oceny:
Średnia arytmetyczna z kolokwium z wykładu i zajęć projektowych. Warunki zaliczenia ćwiczeń projektowych - zaliczenie poszczególnych zajęć. Wykonanie i obrona wybranego jednego projektu. W przypadku wykonania i obrony projektu znacznie rozszerzonego prowadzący może zwiększyć ocenę z projektu o 0.5 lub 1.
Egzamin:
nie
Literatura:
1. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa. 2. L.Gajek, M.Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne, WNT, Warszawa. 3. W Krysicki i in., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. I i II, PWN, Warszawa, 2011. 4. Internetowy Podręcznik Statystyki, http://www.statsoft.pl/textbook/stathome.html 5. P. Biecek, Przewodnik po pakiecie R, Wrocław 6. J. Zawadzki, Metody geostatystyczne dla kierunków przyrodniczych i technicznych. Oficyna Wydawnicza PW.
Witryna www przedmiotu:
Wydziałowy System Moodle
Uwagi:
brak

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt W01
1. Zna przedmiot, zadania statystyki oraz podstawowe definicje i pojęcia statystyczne takie jak: zjawisko masowe, jednostka, populacja statystyczna, próba losowa, cechy statystyczne, rodzaje i organizacja badań statystycznych. 2. Posiada wiedzę dotyczącą najważniejszych pojęć i twierdzeń rachunku prawdopodobieństwa oraz statystyki matematycznej takie jak zmienna losowa i jej rodzaje,funkcja gęstości i dystrybuanta, podstawowe rozkłady występujące w statystyce. posiada wiedzę dotyczącą estymacji punktowej, własności estymatorów w tym nieobciążoności, zgodności, efektywności i dostateczności, najważniejszych metod wyznaczania estymatorów 3. Definiuje podstawowe pojęcia geostatystyki, takie jak: zmienna losowa i zregionalizowana, podstawowe momenty funkcji losowych, ich ergodyczność, hipotezy stacjonarności, zarys modelowania geostatystycznego oraz podstawy metody krigingu
Weryfikacja:
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt U01
1. Potrafi zinterpretować parametry statystyki opisowej związane z rozkładami empirycznymi jednej zmiennej, potrafi szacować parametry populacji metodą estymacji punktowej i przedziałowej, w szczególności przedziały ufności dla średniej, wariancji oraz dla wskaźnika struktury z wykorzystaniem niezbędnej liczebności próby losowej. 2. Potrafi weryfikować hipotezy statystyczne rozróżniając ich rodzaje i zastosowania w szczególności parametryczne i nieparametryczne testy istotności m.in. test dla wartości średniej, test dla dwóch średnich, test dla wskaźnika struktury, test dla wariancji, testy jednorodności wielu wariancji oraz najważniejsze testy zgodności: test chi-kwadrat, test zgodności lambda-Kołmogorowa, test Kołmogorowa-Smirnowa, test Shapiro-Wilka. 3. Potrafi przeprowadzić badania statystyczne ze względu na dwie cechy,wykorzystując diagramy i tablice korelacyjne, pojęcia niezależności stochastyczną i korelacyjnej, test niezależności chi-kwadrat, współczynniki zbieżności Czuprowa, korelacji Pearsona, korelacji rang Spearmana oraz wybrane miary związki cech niemierzalnych. 4. Potrafi zinterpretować wykresy rozrzutu h, semiwariancję i wariogram, oraz inne miary ciągłości przestrzennej m.in. krzyżowe wykresy rozrzutu h, semiwariancję wzajemną i wariogram wzajemny, potrafi stosować estymację punktową metodą krigingu zwyczajnego
Weryfikacja:
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Efekt K01
1. Rozumie specyfikę metod statystycznych środowiska przyrodniczego i złożonych relacji występujące w badaniach statystycznych środowiska. 2. Potrafi przeprowadzić wybrane badania geostatystyczne, mając świadomość ich rangi oraz skutków społecznych wyników analiz
Weryfikacja:
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe: