karta kursu - Instytut Matematyki UP

Załącznik nr 4 do Zarządzenia Nr…………..
KARTA KURSU
Nazwa
Rachunek prawdopodobieństwa z elementami statystyki matematycznej 2
Nazwa w j. ang.
Probability theory and mathematical statistics 2
Kod
Punktacja ECTS*
6
Zespół dydaktyczny
Koordynator
Dr Ireneusz Krech
Dr Grażyna Krech
Dr Ireneusz Krech
Opis kursu (cele kształcenia)
Zapoznanie studentów z podstawowymi pojęciami statystyki opisowej i statystyki matematycznej.
Kształtowanie umiejętności planowania, przeprowadzania badań statystycznych (w tym zbierania
i gromadzenia danych) oraz opracowania zebranych danych. Kształtowanie umiejętności
interpretacji otrzymanych wyników oraz udzielania odpowiedzi na postawione wcześniej
racjonalne pytania problemowe (w określonej sytuacji rzeczywistej). Kształtowanie intuicji
probabilistycznych poprzez rozwiązywanie zadań powstałych na tle różnych sytuacji życiowych,
ukazywanie pojęć, metod i wnioskowań probabilistycznych jako matematycznych narzędzi opisu i
badania rzeczywistości, ukazywanie przykładów stosowania matematyki z wyraźnym podziałem
na: fazę matematyzacji, fazę rachunków i dedukcji oraz fazę interpretacji.
Warunki wstępne
Wiedza
Umiejętności
Kursy
Wiedza z kursu: Rachunek prawdopodobieństwa z elementami statystyki
matematycznej 1.
Umiejętności nabyte na kursie: Rachunek prawdopodobieństwa z elementami
statystyki matematycznej 1.
Rachunek prawdopodobieństwa z elementami statystyki matematycznej 1.
Efekty kształcenia
Wiedza
Efekt kształcenia dla kursu
Odniesienie do efektów
kierunkowych
1
W01 Zna podstawowe pojęcia statystyki opisowej i
statystyki matematycznej oraz sposoby planowania,
zbierania oraz opracowywania i prezentacji zebranych
danych. Wie, jak prezentować otrzymane wyniki.
Odniesienie do efektów
kierunkowych
Efekt kształcenia dla kursu
Umiejętności
U01 Potrafi przeprowadzić i opracować badania
statystyczne oraz zinterpretować otrzymane wyniki.
K_U34
U02 Do opracowania danych statystycznych i prezentacji
otrzymanych wyników wykorzystuje arkusz kalkulacyjny.
K_U28
U03 Posługuje się metodami stochastycznymi do opisu i
badania otaczającej nas rzeczywistości (m. in. określa
proste modele probabilistyczne realnych sytuacji
losowych).
K_U05, K_U06, K_U29,
K_U30, K_U31
U04 Umie analizować elementarne problemy o
charakterze stochastycznym i znajdować ich rozwiązania
w oparciu o poznane twierdzenia i metody rachunku
prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej, także z
wykorzystaniem narzędzi komputerowych..
K_U29, , K_U32,
K_U33, K_U35
Odniesienie do efektów
kierunkowych
Efekt kształcenia dla kursu
Kompetencje
społeczne
KW_04
K01 Student potrafi rozpoznać braki w wiedzy i uzupełnić
je posługując się literaturą i korzystając z konsultacji.
K_K01
Organizacja
Forma zajęć
Ćwiczenia w grupach
Wykład
(W)
A
K
L
S
P
E
2
Liczba godzin
10
30
20
Opis metod prowadzenia zajęć
Wykłady. Zadania tablicowe i domowe. Ćwiczenia w pracowni komputerowej. Praca
zaliczeniowa. Konsultacje.
X
W01
U01
U02
U03
U04
K01
X
X
X
X
X
X
X
Inne
Egzamin
pisemny
Egzamin ustny
Praca pisemna
(esej)
Referat
Udział w
dyskusji
Projekt
grupowy
Projekt
indywidualny
Praca
laboratoryjna
Zajęcia
terenowe
Ćwiczenia w
szkole
Gry
dydaktyczne
E – learning
Formy sprawdzania efektów kształcenia
X
X
X
X
Ocena z ćwiczeń jest średnią ważoną i uwzględnia: w 20% aktywność studenta
wykazaną w czasie ćwiczeń, w 30% ocenę z pracy zaliczeniowej oraz w 50%
wynik pisemnego kolokwium.
Kryteria oceny
Ocena końcowa za egzamin jest średnią ważoną i uwzględnia: w 20% ocenę z
ćwiczeń za kurs Rachunek prawdopodobieństwa z elementami statystyki matematycznej 1
oraz w 15% za kurs Rachunek prawdopodobieństwa z elementami statystyki
matematycznej 2 oraz w 65% ocenę uzyskaną za egzamin pisemny.
Uwagi
Treści merytoryczne (wykaz tematów)
3
Statystyka opisowa. Informacja o elementach wnioskowania statystycznego. Populacja. Cecha.
Próbka jako dane statystyczne. Estymator. Średnia z próbki jako estymator. Estymator zgodny.
Estymacja. Metoda największej wiarygodności. Proste przykłady weryfikacji hipotez. Obszar
krytyczny. Test istotności. Informacja o rozkładach ciągłych. Podstawowe typy rozkładów
ciągłych (w tym rozkład normalny) i ich własności. Arkusz kalkulacyjny Excel jako narzędzie do
obróbki statystycznej.
Wykaz literatury podstawowej
1. J. Buga, H. Kassyk-Rokicka, Podstawy statystyki opisowej, VIZJA PRESS&IT, 2008.
2. M. Parlińska, J. Parliński, Badania statystyczne z Excelem, Wydawnictwo SGGW,
Warszawa 2007.
3. Z. Smogur, Excel w zastosowaniach inżynieryjnych, Wydawnictwo Helion, Gliwice 2008.
4. A. Płocki, Stochastyka dla nauczyciela, Wydawnictwo NOVUM, Płock 2007.
Wykaz literatury uzupełniającej
M. Krzyśko, Statystyka matematyczna, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań 2004.
J. Jakubowski, R. Sztencel, Prawdopodobieństwo dla (prawie) każdego, SCRIPT, 2002.
L.T. Kubik, Rachunek prawdopodobieństwa, PWN, Warszawa 1980.
J. Ombach, Wprowadzenie do metod probabilistycznych wspomagane komputerowo MAPLE, Wydawnictwo Naukowe PWSZ w Nowym Sączu, Nowy Sącz 2006.
5. W. Sadowski, Statystyka matematyczna, PWN, Warszawa 1969.
1.
2.
3.
4.
Bilans godzinowy zgodny z CNPS (Całkowity Nakład Pracy Studenta)
Liczba godzin w kontakcie z
prowadzącymi
Liczba godzin pracy
studenta bez kontaktu z
prowadzącymi
Wykład
10
Konwersatorium (ćwiczenia, laboratorium itd.)
50
Pozostałe godziny kontaktu studenta z prowadzącym
15
Lektura w ramach przygotowania do zajęć
30
Przygotowanie krótkiej pracy pisemnej lub referatu po
zapoznaniu się z niezbędną literaturą przedmiotu
0
Przygotowanie projektu lub prezentacji na podany temat
(praca w grupie)
15
Przygotowanie do egzaminu
30
Ogółem bilans czasu pracy
Liczba punktów ECTS w zależności od przyjętego przelicznika
150
6
4