Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Probabilistyka i metody statystyczne
Koordynator przedmiotu:
prof. dr hab. inż. Janusz Frączek
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Energetyka
Grupa przedmiotów:
Obowiązkowe
Kod przedmiotu:
ML.NK344
Semestr nominalny:
1 / rok ak. 2018/2019
Liczba punktów ECTS:
2
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1. Liczba godzin kontaktowych: 35, w tym: a) wykład – 15 godz.. b) ćwiczenia – 15 godz., c) konsultacje - 5 godz. 2. Praca własna studenta: 25 godzin, w tym: a) przygotowanie do dwóch testów zaliczeniowych (rozwiązanie zadań domowych) - 15 godzin b) przygotowanie projektu obliczeniowego - 10 godzin Razem 60 godzin - 2 punkty ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1,5 punktu ECTS - 35 godz., w tym: a) wykład - 15 godzin, b) ćwiczenia - 15 godzin, c) konsultacje - 5 godzin (w tym: wynikające z konsultowania programu obliczeniowego)
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1,5 punktu ECTS - 40 godzin, w tym: a) ćwiczenia audytoryjne - 15 godzin, b) projekt obliczeniowy - 10 godzin, c) przygotowanie do testów 15 godzin.
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia15h
  • Laboratorium0h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Limit liczby studentów:
100
Cel przedmiotu:
Podstawowa wiedza i umiejętności w zakresie analiz statystycznych dostępnych danych, podstaw planowania eksperymentu, prowadzenia pomiarów oraz opracowania ich wyników.
Treści kształcenia:
Pojęcia wstępne: przestrzeń probabilistyczna, prawdopodobieństwo warunkowe, niezależność zdarzeń. Zmienne losowe, wartość oczekiwana, wariancja. Rozkłady zmiennych losowych. Prawa wielkich liczb. Twierdzenia graniczne, przykłady zastosowań technicznych. Estymacja hipotezy i testy statystyczne. Podstawowe pojęcia procesów stochastycznych. Łańcuchy Markowa. Planowanie eksperymentu w przykładach technicznych. Specjalizowane narzędzia do analiz statystycznych (MATLAB/Statistical Toolbox, STATISTICA). Przykłady analiz z wykorzystaniem tych narzędzi.
Metody oceny:
Na podstawie sprawdzianów organizowanych w czasie semestru oraz ocena zadania domowego - projektu obliczeniowego, w którym studenci testują hipotezy statystyczne z zastosowaniem pakietu do obliczeń inżynierskich oraz przeprowadzają zaawansowaną analizę statystyczną.
Egzamin:
nie
Literatura:
1. Oderfeld J.: Matematyczne podstawy prac doświadczalnych, WPW, 1980. 2. Plucińska A.: Rachunek prawdopodobieństwa, WNT 2000. Dodatkowe literatura: materiały na stronie http://tmr.meil.pw.edu.pl (zakładka Dla Studentów).
Witryna www przedmiotu:
http://ztmir.meil.pw.edu.pl/index.php?/pol/Dydaktyka/Prowadzone-przedmioty/Probabilistyka-w-zastosowaniach-technicznych
Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt ML.NK344_W1
Ma uporządkowaną wiedzę w zakresie podstawowych pojęć rachunku prawdopodobieństwa i statystyki.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany oraz ocena projektu obliczeniowego.
Powiązane efekty kierunkowe: E2_W01, E2_W03, E2_W17
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01, T2A_W01, T2A_W07
Efekt ML.NK344_W2
Ma uporządkowaną wiedzę w zakresie twierdzeń granicznych.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany oraz ocena projektu obliczeniowego.
Powiązane efekty kierunkowe: E2_W01, E2_W03, E2_W17
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01, T2A_W01, T2A_W07
Efekt ML.NK344_W3
Ma uporządkowaną wiedzę w zakresie definiowania i rozwiązywania podstawowych zadań statystyki - estymacji i testowania hipotez.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany oraz ocena projektu obliczeniowego.
Powiązane efekty kierunkowe: E2_W01, E2_W03, E2_W17
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01, T2A_W01, T2A_W07
Efekt ML.NK344_W4
Zna podstawowe pojęcia z zakresu procesów stochastycznych.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany oraz ocena projektu obliczeniowego.
Powiązane efekty kierunkowe: E2_W01, E2_W03, E2_W17
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W01, T2A_W01, T2A_W07

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt ML.NK344_U1
Potrafi zastosować zmienne losowe do opisu zjawisk i obliczyć podstawowe charakterystyki tych zmiennych.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany oraz ocena projektu obliczeniowego.
Powiązane efekty kierunkowe: E2_U08, E2_U21
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U08, T2A_U17
Efekt ML.NK344_U2
Potrafi wykorzystać twierdzenia graniczne w modelowaniu zjawisk losowych.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany oraz ocena projektu obliczeniowego.
Powiązane efekty kierunkowe: E2_U08, E2_U21
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U08, T2A_U17
Efekt ML.NK344_U3
Potrafi postawić i rozwiązać podstawowe zadania statystyki.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany oraz ocena projektu obliczeniowego.
Powiązane efekty kierunkowe: E2_U08, E2_U21
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U08, T2A_U17
Efekt ML.NK344_U4
Potrafi opisać matematycznie proste procesy stochastyczne.
Weryfikacja: Dwa sprawdziany oraz ocena projektu obliczeniowego.
Powiązane efekty kierunkowe: E2_U08, E2_U21
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U08, T2A_U17