1. SylabUZ
2. Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
3. summer term 2022/2023
4. Data Engineering - Second-cycle studies leading to MS degree
5. Representation Methods

Generate PDF for this page

Representation Methods - course description

Aim of the course

Zapoznanie studenta z podstawowymi schematami losowania i metodami analizy danych stosowanymi w badaniach populacji skończonych.

Prerequisites

Save changes

Zaliczone przedmioty: wstęp do rachunku prawdopodobieństwa, analiza danych statystycznych.

Scope

Wykład

1. Populacja generalna – parametry populacji generalnej, badanie kompleksowe, badanie częściowe, reprezentatywność próby. (2 godz.)

2. Schematy losowania próby; estymatory wartości średniej wartości badanej cechy (własności estymatorów); porównywanie efektywności schematów losowania:

• losowanie bez zwracania, losowanie ze zwracaniem, (3 godz.)
• losowanie warstwowe, (7 godz.)
• losowanie zespołowe, (4 godz.)
• losowanie systematyczne, (5 godz.)
• losowanie dwustopniowe. (5 godz.)

3. Estymatory ilorazowe i regresyjne. (4 godz.)

Laboratorium

1. Zajęcia wprowadzająco-przypominające dotyczące wykorzystywanego oprogramowania. (2 godz.)

2. Na podstawie książkowych przykładów analiza porównawcza efektywności estymatorów średniej wartości cechy w populacji generalnej:

• losowanie bez zwracania a losowanie ze zwracaniem, (2 godz.)
• losowanie warstwowe (wpływ podziału na warstwy), (2 godz.)
• losowanie bez zwracania a losowanie warstwowe (schemat proporcjonalny), (2 godz.)
• losowanie warstwowe (schemat proporcjonalny) a losowanie warstwowe (schemat optymalny), (2 godz.)
• losowanie zespołowe (wpływ podziału na zespoły), (2 godz.)
• losowanie zespołowe a losowanie bez zwracania, 2 godz.)
• losowanie systematyczne a losowanie bez zwracania, 2 godz.)
• losowanie systematyczne a losowanie warstwowe, (2 godz.)
• estymator ilorazowy a średnia z próby (losowanie bez zwracania), (2 godz.)
• estymator liniowy regresyjny a średnia z próby (losowanie bez zwracania), 2 godz.)
• estymator ilorazowy a estymator warstwowy średniej (losowanie warstwowe), (2 godz.)
• estymator liniowy regresyjny a estymator warstwowy (losowanie warstwowe). (2 godz.)

3. Kolokwium. (2x2 godz.)

Teaching methods

Wykład tradycyjny (kreda i tablica tylko do najważniejszych sformułowań, wywodów, przekształceń wzorów), W czasie laboratorium wzrokowa weryfikacja poprawności wyboru uruchomianych procedur na wszystkich stanowiskach komputerowych. Wyrywkowe pytania kontrolne dotyczące interpretacji wyników użytych procedur.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

1.      W połowie semestru i na zakończenie laboratorium kolokwia z zadaniami o zróżnicowanym stopniu trudności, pozwalającymi na ocenę, czy student osiągnął efekty kształcenia w stopniu minimalnym.

2.      Egzamin (I termin) pisemny z pytaniami nawiązującymi bezpośrednio do pojęć, twierdzeń oraz z pytaniami o charakterze sprawdzającym zrozumienie przyswojonej wiedzy. Egzamin poprawkowy w formie ustnej, typ pytań jak wyżej. 

Na ocenę z przedmiotu składa się ocena z laboratorium (40%) i ocena z egzaminu (60%). Warunkiem zaliczenia przedmiotu są pozytywne oceny z laboratorium i egzaminu.

Recommended reading

1.  R. Zasępa, Badania statystyczne metodą reprezentacyjną, PWN, Warszawa 1962.

2.  J. Steczkowski, Metoda reprezentacyjna w badaniach zjawisk ekonomiczno-społecznych, PWN, Warszawa – Kraków 1995. 

3.  W.G. Cochran. Sampling techniques (Third ed.). Wiley, 1977.

Further reading

Notes

Modified by dr Alina Szelecka (last modification: 19-05-2022 21:49)