UNIWERSYTET MORSKI W GDYNI - WYDZIAŁ NAWIGACYJNY
Nr: Przedmiot: METODY OPRACOWANIA DANYCH
Kierunek / Poziom kształcenia: NAWIGACJA / DRUGIEGO STOPNIA
Forma studiów: STACJONARNE / NIESTACJONARNE
Profil kształcenia: OGÓLNOAKADEMICKI
Specjalność: TECHNOLOGIE OFFSHOROWE
SEMESTR ECTS Liczba godzin w tygodniu Liczba godzin w semestrze
W C L P S W C L P S
I 2 15 15
Razem w czasie studiów: 30

Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji (jeśli dotyczy przedmiotu)

1 Znajomość podstaw rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej.

Cele przedmiotu

1 Zapoznanie studentów z zaawansowanymi metodami statystyki matematycznej i opisowej.

Efekty kształcenia dla całego przedmiotu (EKP) – po zakończeniu cyklu kształcenia

EKP1 Wymienić, wyjaśnić i zastosować metody estymacji punktowej, własności poprawnego estymatora, pojęcie poziomu ufności, znaczenie poszczególnych rodzajów błędów;
EKP2 wyjaśnić, opisać i korzystać z parametrycznych i nieparametrycznych testów istotności z uwzględnieniem znaczenia błędów pierwszego i drugiego rodzaju;
EKP3 stawiać i testować hipotezy związane z problemami nautycznymi, transportowymi, eksploracyjnymi i eksploatacyjnym na podstawie zebranych danych statystycznych
EKP4 wyznacza równanie linii regresji w postaci funkcji liniowej i nieliniowej, ocenia dopasowanie modelu regresji.
EKP5 pracować w grupie i ma świadomość podnoszenia swoich kompetencji.

Treści programowe

Semestr I
Lp. Zagadnienia Liczba godzin Odniesienie do EKP dla przedmiotu Odniesienie do RPS
W C L P S
1Podstawowe pojęcia teorii estymacji. Populacja generalna, próba, statystyka, estymator, estymacja punktowa, estymacja przedziałowa, estymator zgodny, estymator spełniający mocne prawo wielkich liczb, estymator nieobciążony, estymator asymptotycznie nieobciążony. Rozkład normalny Gaussa i jego własności55EKP1, EKP5
2Podstawy rachunku błędów. Pomiar bezpośredni, błąd pomiaru, błędy grube, systematyczne i przypadkowe, rozkład pomiarów obarczonych błędami przypadkowymi, estymator wartości oczekiwanej, estymator odchylenia standardowego, zapis wyników pomiarów, błąd statystyczny, estymator błędu statystycznego, pomiary pośrednie, błąd pomiaru pośredniego, błąd maksymalny33EKP1, EKP2, EKP5
3Parametryczne i nieparametryczne testy istotności. Obszar krytyczny, test dla wartości średniej, test dla dwóch średnich, test dla frakcji, test dla dwóch frakcji, test dla wariancji, test dla dwóch wariancji, test zgodności chi-kwadrat, test dla niezależności chikwadrat, test serii.44EKP3, EKP5
4Analiza regresji i korelacji. Regresja liniowa, regresja nieliniowa, regresja wieloraka, estymacja współczynnika korelacji i współczynników regresji33EKP1, EKP4, EKP5

Metody weryfikacji efektów kształcenia (w odniesieniu do poszczególnych efektów)

Symbol EKP Test Egzamin ustny Egzamin pisemny Kolokwium Sprawozdanie Projekt Prezentacja Zaliczenie praktyczne Inne
EKP1 X
EKP2 X
EKP3 X
EKP4 X
EKP5 X

Kryteria zaliczenia przedmiotu

Semestr Ocena pozytywna (min. dostateczny)
I50% ocena z egzaminu, 50% ocena z ćwiczeń (konieczne jest zaliczenie ćwiczeń przed przystąpieniem do egzaminu)

Nakład pracy studenta

Forma aktywności Szacunkowa liczba godzin na zrealizowanie aktywności
W C L P S
Godziny kontaktowe1515
Czytanie literatury24
Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, projektowych
Przygotowanie do egzaminu, zaliczenia44
Opracowanie dokumentacji projektu/sprawozdania
Uczestnictwo w zaliczeniach i egzaminach22
Udział w konsultacjach33
Łącznie godzin2628
Łączny nakład pracy studenta54
Liczba punktów ECTS11
Sumaryczna liczba punktów ECTS dla przedmiotu2
Obciążenie studenta związane z zajęciami praktycznymi15
Obciążenie studenta na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich40

Literatura

Literatura podstawowa
Gajek L., Kałuszka M., 2000. Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody, WN-T, Warszawa.
Kołowrocki K., 1993. Wybrane wykłady z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Wydawnictwo Wyższej Szkoły Morskiej w Gdyni.
Kołowrocki K., Piskórz K., 1995. Zbiór zadań z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Wydawnictwo Wyższej Szkoły Morskiej w Gdyni.
Pacut A., 1985. Prawdopodobieństwo, Teoria, Modelowanie probabilistyczne w technice. WN-T, Warszawa.
Literatura uzupełniająca
Koronacki J., Mielniczuk J.,2001. Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WN-T, Warszawa.
Freedman D.A., Statistical Models: Theory and Practice. Cambridge University Press, 2005.
Saha P., Principles of Data Analysis, Cappella Archive, 2003.
Wackerly D., Mendenhall W., Scheaffer R., Mathematical Statistics with Applications (7th edition), Brooks/Cole, 2008.


Prowadzący przedmiot

Tytuł/stopień, imię, nazwisko Jednostka dydaktyczna
1. Osoba odpowiedzialna za przedmiot:
dr hab. Sambor Guze, prof. UMG KM
2. Pozostałe osoby prowadzące zajęcia:
dr inż. Ewa Dąbrowska KM
dr inż. Mateusz Torbicki KM
Pobierz w wersji PDF