- Nazwa przedmiotu:
- Teoria i praktyka eksperymentu
- Koordynator przedmiotu:
- prof. dr hab. Marek Dobosz
- Status przedmiotu:
- Fakultatywny dowolnego wyboru
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Automatyka Robotyka i Informatyka Przemysłowa
- Grupa przedmiotów:
- Wariantowe
- Kod przedmiotu:
- TPE
- Semestr nominalny:
- 1 / rok ak. 2019/2020
- Liczba punktów ECTS:
- 4
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 1) Liczba godzin bezpośrednich 48, w tym:
a) wykład - 30h;
b) laboratorium - 15h;
c) konsultacje - 3h;
2) Praca własna studenta 60, w tym:
a) przygotowanie do zajęć laboratoryjnych 10h;
b) zapoznanie się z literaturą 15h;
c) opracowanie sprawozdań 15h;
d) przygotowanie do zaliczeń 20h;
Suma: 108 h (4 ECTS)
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 2 punkty ECTS - liczba godzin bezpośrednich: 48, w tym:
a) wykład - 30h;
b) laboratorium - 15h;
c) konsultacje - 3h;
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 2 punkty ECTS – 43 godz., w tym:
a) Obecność w laboratorium 15h;
b) konsultacje - 2h;
c) opracowanie sprawozdań laboratoryjnych - 16h;
d) przygotowanie do ćwiczeń - 10h;
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład30h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium15h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Znajomość podstawowych elementów probabilistyki oraz znajomość zasad obsługi komputera
- Limit liczby studentów:
- Cel przedmiotu:
- Uzyskanie wiedzy teoretycznej na temat wybranych metod statystycznych analizy danych pomiarowych, oraz procedur i technik komputerowych wspomagających obliczenia i prezentację wyników. Zakres tematyki analiz statystycznych skierowany na zastosowania przemysłowe w szczególności metrologiczne oraz badawcze. Umiejętność obsługiwania oprogramowania statystycznego.
- Treści kształcenia:
- W: Podstawowe pojęcia i twierdzenia statystyki. Statystyka opisowa. Analiza wariancji. Wielowymiarowa analiza kowariancji i korelacji. Wielowymiarowa analiza regresji.
L: Zastosowanie programu „Statgraphics” do rozwiązywania problemów z zakresu oceny próbek, analizy wariancji, analizy regresji oraz planowania eksperymentu.
- Metody oceny:
- Testy na wykładzie i kolokwia na laboratorium
- Egzamin:
- tak
- Literatura:
- M. Dobosz: „Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań – wydanie II uaktualnione”, Akademicka Oficyna Wydawnicza „Exit”, Warszawa, 2004 r
Volk W. 1973. Statystyka stosowana dla inżynierów. Warszawa: WNT.
Draper N.R., Smith H. 1998. Applied regression analysis. New York: John Wiley & Sons
Szydłowiecki H. 1981. Teoria pomiarów. Warszawa: PWN.
Bartoszewicz J. 1996. Wykłady ze statystyki matematycznej. Warszawa: PWN.
MorrisonD. F. 1990. Wielowymiarowa analiza statystyczna. Warszawa: PWN
Stanisz A. 2000. Przystępny kurs statystyki z wykorzystaniem programu STATISTICA PL na przykładach z medycyny tom I i II. Kraków: StatSoft Polska Sp. z o.o.
- Witryna www przedmiotu:
- Uwagi:
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Charakterystyka TPE_IIst_W01
- Student uzyskuje wiedzę na temat istoty oraz zastosowań metod statystyki opisowej oraz analizy wariancji.
Weryfikacja: Testy na wykładzie i kolokwia na laboratorium
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_W01
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_WG.o
- Charakterystyka TPE_IIst_W02
- Student uzyskuje wiedzę na temat istoty oraz zastosowań statystycznych metod wielowymiarowej analizy kowariancji i korelacji oraz wielowymiarowej analizy regresji.
Weryfikacja: Testy na wykładzie i kolokwia na laboratorium
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_W01
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_WG.o
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Charakterystyka TPE_IIst_U01
- Student zdobywa umiejętności zastosowanie oprogramowania statystycznego do rozwiązywania problemów z zakresu oceny próbek oraz analizy wariancji
Weryfikacja: Ocena rozwiązywania problemów na kolokwiach
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U03, K_U08, K_U13
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_UK, P7U_U, I.P7S_UW.o, III.P7S_UW.o
- Charakterystyka TPE_IIst_U02
- Student zdobywa umiejętności zastosowanie oprogramowania statystycznego do rozwiązywania problemów z zakresu analizy korelacji i wielowymiarowej analizy regresji.
Weryfikacja: Ocena rozwiązywania problemów na kolokwiach
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U03, K_U08, K_U13
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_UK, P7U_U, I.P7S_UW.o, III.P7S_UW.o
Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne
- Charakterystyka TIP_IIst_K01
- Umiejętność pracy w zespole
Weryfikacja: Ocena wykonania laboratorium
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_K03, K_K04
Powiązane charakterystyki obszarowe:
P7U_K, I.P7S_KO, I.P7S_KR