SylabUZ

Generate PDF for this page

Statystyka w energetyce - course description

General information
Course name Statystyka w energetyce
Course ID 06.4-WI-ISD-Swe-S21
Faculty Faculty of Civil Engineering, Architecture and Environmental Engineering
Field of study Environmental Engineering / Energetyka odnawialna
Education profile academic
Level of studies Second-cycle studies leading to MSc degree
Beginning semester summer term 2022/2023
Course information
Semester 1
ECTS credits to win 4
Course type obligatory
Teaching language polish
Author of syllabus
  • dr inż. Anita Jakubaszek
Classes forms
The class form Hours per semester (full-time) Hours per week (full-time) Hours per semester (part-time) Hours per week (part-time) Form of assignment
Laboratory 30 2 18 1,2 Credit with grade
Lecture 15 1 9 0,6 Credit with grade

Aim of the course

Zapoznanie studentów z metodami opracowania wyników, podstawowymi narzędziami statystyki matematycznej oraz ich praktyczne wykorzystanie do planowania eksperymentu i analizy uzyskanych danych eksperymentalnych.

Prerequisites

Formalne: brak 
Nieformalne: znajomość obsługi komputera i arkusza kalkulacyjnego Microsoft Excel

Scope

Wykład: Podstawowe pojęcia ze statystyki matematycznej (średnie, odchylenie standardowe, mediana). Podział doświadczeń. Miary tendencji centralnej i miary rozproszenia. Działania na prawdopodobieństwach. Główne rozkłady zmiennych losowych: jednostajny, normalny(Gaussa), t-Studenta.  Zmienne losowe wielowymiarowe. Korelacja i regresja. Waga statystyczna. Regresja ważona. Współczynnik korelacji.

Laboratorium: Obliczenia różnych parametrów rozkładu zmiennej losowej, wartości średniej, wariancji, odchylenia standardowego. Korelacja i regresja. Współczynnik determinacji. Współczynnik korelacji liniowej i korelacja kolejności. Współczynnik regresji i prosta regresji. Testowanie hipotez statystycznych.

Teaching methods

Metody podające: wykład informacyjny z wykorzystaniem technik multimedialnych

Metody poszukujące, ćwiczeniowo – praktyczne: metoda laboratoryjna

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description Outcome symbols Methods of verification The class form

Assignment conditions

Laboratorium: warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z wszystkich przewidzianych programem ćwiczeń.

Warunkiem dopuszczenia do zaliczenia wykładu jest pozytywne zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych. Aby uzyskać ocenę pozytywną z wykładu należy uzyskać 60% punktów. Warunkiem otrzymania pozytywnej oceny końcowej z przedmiotu jest zaliczenie części laboratoryjnej i wykładowej.

Ocena końcowa jest średnią ważoną uzyskaną przez dodanie: 0,5 oceny z wykładu oraz 0,5 oceny z laboratorium. Średnią ważoną zaokrągla się do dwóch miejsc po przecinku. Ocena końcowa ustalona jest na podstawie średniej ważonej zgodnie z zasadą: poniżej 3,24 – dostateczny, od 3,25 do 3,74 – dostateczny plus, od 3,75 do 4,24 – dobry, od 4,25 do 4,74 – dobry plus, od 4,75 – bardzo dobry.

Recommended reading

  1. J.Koronacki, J.Mielniczuk, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, W-wa 2004.
  2. Drab M., Wybrane zagadnienia statystyki matematycznej i doświadczalnictwa w inżynierii środowiska. Oficyna Wydawnicza Uniwersytetu Zielonogórskiego. Zielona Góra 2007.
  3. T.Inglot,T.Ledwina,Z.Ławniczak, Materiały do ćwiczeń z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej, Wyd.Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 1984.

Further reading

  1. W.Krysicki, J.Bartos, W.Dyczka, K.królikowska, M.Wasilewski, Rachunek prawdopodobieństwa  i statystyka matematyczna w zadaniach,  PWN,W-wa, 2010.
  2. H.Jasiulewicz, W.Kordecki, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna, Wyd.Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 2003.

Notes


Modified by dr hab. inż. Sylwia Myszograj, prof. UZ (last modification: 26-04-2022 20:15)