Statistical Methods in Technology - course description

General information

Course name	Statistical Methods in Technology
Course ID	06.0-WE-AEIT-MSwT
Faculty	Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics
Field of study	Automatic control engineering and robotics, Electrotechnology, Computer science
Education profile	academic
Level of studies	PhD studies
Beginning semester	winter term 2016/2017

Course information

Semester	1
ECTS credits to win	2
Course type	obligatory
Teaching language	polish
Author of syllabus	prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński

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
Lecture	30	2	-	-	Exam

Aim of the course

zapoznanie studentów z podstawowymi procedurami jakościowej i ilościowej analizy danych
ukształtowanie krytycznego spojrzenia na wiarygodność inżynierskich analiz statystycznych
ukształtowanie umiejętności szacowania niepewności w praktyce inżynierskich badań eksperymentalnych

Prerequisites

Analiza matematyczna, Matematyczne podstawy techniki, Metody numeryczne

Scope

Niepewność pomiarowa. Przenoszenie niepewności. Błędy przypadkowe i systematyczne. Szeregi rozdzielcze punktowe i przedziałowe. Histogram. Miary położenia, zmienności, asymetrii i koncentracji. Odrzucanie danych.

Prawdopodobieństwo. Przestrzeń zdarzeń elementarnych. Definicje prawdopodobieństwa: klasyczna, częstościowa i współczesna. Podstawowe własności prawdopodobieństwa. Prawdopodobieństwo warunkowe. Niezależność. Prawdopodobieństwo całkowite. Wzór Bayesa.

Zmienne losowe dyskretne i ciągłe. Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady: dwupunktowy, Bernoulliego, Poissona i geometryczny. Funkcje zmiennych losowych. Pojęcia wartości oczekiwanej i wariancji zmiennej losowej. Rozkłady łączne wielu zmiennych losowych. Niezależność zmiennych losowych. Zmienne losowe ciągłe. Rozkład równomierny. Rozkład wykładniczy. Pojęcie dystrybuanty zmiennej losowej. Rozkład normalny.

Podstawy wnioskowania statystycznego. Schematy losowania próby. Próba prosta. Rozkłady: chi-kwadrat, t-Studenta i Fishera-Snedecora. Estymacja punktowa i przedziałowa. Nieobciążoność, zgodność, efektywność i dostateczność. Estymacja parametryczna i nieparametryczna. Przedziały ufności dla wartości oczekiwanej. Twierdzenia graniczne.
Przedziały ufności dla wartości oczekiwanej w populacji o nieznanym rozkładzie, wariancji, odchylenia standardowego, prawdopodobieństw oraz różnic prawdopodobieństw i wartości oczekiwanych. Testowanie hipotez statystycznych. Parametryczne testy istotności dla wartości oczekiwanej, wariancji wskaźnika struktury w populacji. Nieparametryczne testy istotności.

Regresja liniowa i wielomianowa. Metody analizy współzależności zjawisk. Korelacja i regresja. Metoda najmniejszych kwadratów. Wnioskowanie w analizie korelacji i regresji. Współczynnik korelacji liniowej

Teaching methods

wykład: wykład konwencjonalny

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Ocena wystawiana na podstawie wyniku egzaminu pisemnego przeprowadzonego w sesji egzaminacyjnej po serii wykładów

Metody weryfikacji

wykład: egzamin w formie pisemnej

Składowe oceny końcowej = wykład: 100%

Notes

Modified by prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński (last modification: 29-09-2016 13:30)

Generate PDF for this page