Lista kursów

English version

Kod kursu: ZJS10090o16
Rok / Semestr: 2016/2017 letni
Nazwa: Statystyka matematyczna
Kierunek: Zarządzanie jakością i analiza żywności
Typ studiów: I st. - inżynierskie
Rodzaj kursu: Obligatoryjny
Semestr studiow: 2
Punkty ECTS: 4
Formy kształcenia (wykłady / ćwiczenia / inne): 30 / 30 / 0
Prowadzący: dr hab. Andrzej Michalski
Język: polski


Efekty kształcenia: Wiedza Student zna zasady eksploracyjnej analizy danych, podstawy rachunku prawdopodobieństwa, podstawowe zagadnienia statystyki matematycznej: estymacji punktowej i przedziałowej, testowania hipotez; zna rozkłady prawdopodobieństwa i metody statystyczne wykorzystywane w zarządzaniu jakością i analizie żywności Umiejętności Potrafi zastosować poznane zasady eksploracyjnej analizy danych do ich przejrzystej prezentacji, przeprowadzić poprawnie wnioskowanie statystyczne, wybrać i zastosować właściwy model statystyczny do opisu badanego zjawiska w oparciu o dane empiryczne, dobrać i zastosować odpowiednie metody statystyczne do kontroli jakości i analizy żywności, sporządzić raport zawierający wyniki analiz statystycznych z wykorzystaniem danego pakietu statystycznego

Kompetencje: Student jest świadomy możliwości stosowania różnych modeli i metod statystycznych do rozwiązywania problemów o różnym stopniu zaawansowania z zakresu zarządzania jakością i analizy żywności. Rozumie losowość zjawisk, istotę i potrzebę stosowania w praktyce modelu statystycznego oraz potrafi przeprowadzić poprawnie wnioskowanie statystyczne, a jego wyniki wykorzystać praktycznie

Wymagania wstępne: matematyka, technologia informacyjna

Treści kształcenia: Podstawowe pojęcia z zakresu statystyki opisowej: populacja, próba losowa, typologia cech opisujących populację. Podstawowe statystyki (charakterystyki liczbowe) i graficzna prezentacja materiału empirycznego. Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa: prawdopodobieństwo, zmienna losowa, funkcja gęstości, typy i przykłady rozkładów prawdopodobieństwa (m.in. stosowane w zarządzaniu jakością i analizie żywności). Estymacja punktowa, przedziały ufności, poziom ufności, hipotezy statystyczne, zbiór krytyczny testu i poziom istotności. Weryfikacja hipotez i podstawowe testy statystyczne parametryczne i nieparametryczne, metody analizy regresji. Wybrane metody analizy danych jakościowych.

Literatura: Materiały dydaktyczne opracowane przez prowadzącego wykład. Koronacki J., Mielniczuk J. (2001). Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych. WNT, Warszawa. Sobczyk M. (1998). Statystyka. Podstawy teoretyczne, przykłady – zadania. Wydawnictwo UMCS - Lublin. Dąbrowski A., Gnot S., Michalski A., Srzednicka J. (1997). Statystyka - 15 godzin z pakietem Statgraphics. Wyd. AR - Wrocław, Wyd. 3. Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M. (1998). Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach. Część I. Statystyka matematyczna. Część II. PWN, Warszawa, , Wyd. XXIV. Abramowicz, H. (1992). Jak analizować wyniki pomiarów? Wyd. PWN, Warszawa.

Metody oceny: zaliczenie ćwiczeń na podstawie regularnej pracy, rozwiązywania zadań z przekazanych list, trzech sprawdzianów oraz realizowanego na ćwiczeniach raportu; minimalny zasób wiedzy do zaliczenia: 60%.

Uwagi: