1. SylabUZ
2. Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
3. winter term 2018/2019
4. Informatics and Econometrics - First-cycle studies leading to Bachelor's degree
5. Mathematical Statistics - Laboratory

Generate PDF for this page

Mathematical Statistics - Laboratory - course description

Aim of the course

Zapoznanie studenta z praktycznymi podstawami wnioskowania statystycznego.

Prerequisites

Save changes

Zaliczony wykład z Rachunku prawdopodobieństwa.

Scope

1. Zajęcia wprowadzające dotyczące wykorzystywanego oprogramowania (np. pakiet R-project). (3 godz.)
2. Porównywanie rozkładów, wyliczanie prawdopodobieństw. Własności wybranych rozkładów prawdopodobieństwa. Obliczanie kwantyli i wartości krytycznych rozkładu zmiennych losowych. (5 godz.)
3. Zastosowanie i zilustrowanie działania Centralnego Twierdzenia Granicznego. (3 godz.)
4. Zilustrowanie wpływu parametrów rozkładu normalnego na wartości próby (symulacje). (1 godz.)
5. Kolokwium (2 godz.)
6.  Zilustrowanie twierdzenia o zbieżności dystrybuanty empirycznej. (1 godz.)
7.  Zilustrowanie i zastosowanie twierdzenia Fishera. (2 godz.)
8. Wyznaczanie przedziałów ufności dla parametrów rozkładu normalnego. Badanie wpływu poziomu ufności i rozmiaru próby na długość wyznaczanych przedziałów. (3 godz.)
9. Obliczanie prawdopodobieństw popełnienia błędu I i II rodzaju. Moc testu. (3 godz.)
10. Testowanie hipotez statystycznych w modelu normalnym. Pojęcie p-wartości. Zastosowanie przedziałów ufności do weryfikacji hipotez. (5 godz.)
11. Kolokwium  (2 godz.)

Teaching methods

Rozwiązywanie zadań z danymi umownymi i rzeczywistymi przy użyciu wybranego pakietu statystycznego z wykorzystaniem odpowiednich narzędzi teoretycznych.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Recommended reading

1.     T. Górecki, Podstawy statystyki z przykładami w R, Wydawnictwo BTC, Legionowo 2011.

2.     M. Sobczyk, Statystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996.

3.     M. Walesiak, E. Gatnar, Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009.

4.     Zeliaś, Metody statystyczne, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2000.

Further reading

1.     J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa 2001.

Notes

Modified by dr Robert Dylewski, prof. UZ (last modification: 04-05-2018 19:24)