SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Representative Methods - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Representative Methods
Kod przedmiotu 11.1-WK-CSEED-RM-S22
Wydział Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Kierunek Computer science and econometrics
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2022/2023
Informacje o przedmiocie
Semestr 4
Liczba punktów ECTS do zdobycia 4
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania angielski
Sylabus opracował
  • dr hab. Stefan Zontek, prof. UZ
  • dr Magdalena Wojciech
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 30 2 - - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium 15 1 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

To familiarize the student with basic sampling schemes and data analysis methods used in finite population studies.

Wymagania wstępne

Completed subjects: probability theory, mathematical statistics.

Zakres tematyczny

Lecture

1.       General population – parameters of a general population, complex survey, sample, representative sample. (2 hours)

2.       Sampling schemes; estimators of the mean and its properties; comparison of efficiency of sampling schemes: 

-          simple random sampling, depended random sampling, (4 hours)

-          stratified sampling, (6 hours)

-          cluster sampling, (4 hours)

-          systematic sampling, (4 hours)

-          two stage sampling. (6 hours)

3.       Ratio and regressive estimates. (2 hours)

4.       Repetition - students refers and are gradated. (2 hours)

Laboratory

1.       An introduction-repetition to chosen statistical package. (2 hours)

2.       Efficiency of estimators of the mean – comparison of different sampling schemes and designs based on examples from books. (11 hours)

3.       Test. (2 hours) 

Metody kształcenia

Traditional lecture (chalk and blackboard only for the most important formulations, proofs, formula transformations), During the laboratory, visual verification of the correctness of the selection of procedures run at all computer workstations. Random review questions regarding the interpretation of the results of the procedures used. At the end of the laboratory, there will be a test with tasks of varying difficulty, allowing for the assessment of whether the student has achieved the minimum learning outcomes. Passing the lecture based on the laboratory grade.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

1. During the laboratory, visual verification of the correctness of the selection of procedures launched at all computer workstations. Random review questions regarding the interpretation of the results of the procedures used. A laboratory test with tasks of varying difficulty, allowing for the assessment of whether the student has achieved the minimum learning outcomes.
2. During the last lecture (attendance is mandatory), the selected students answer questions at the blackboard regarding the organization and effectiveness of the drawing schemes discussed during the lecture. All students are called and their answers are marked.

If you do not receive a positive grade, you can improve it.
The course grade consists of the laboratory grade (70%) and the lecture grade (30%).

The condition for passing the course is positive grades from the laboratory and lecture.

Literatura podstawowa

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

2. S. K. Thompson, Sampling, John Wiley & Sons 2012, Print ISBN:9780470402313 |Online ISBN:9781118162934 |DOI:10.1002/9781118162934.

Literatura uzupełniająca

1. S. Levy, S. Lemeshow, Sampling of Populations: methods and applictions, New York, John Wiley & Sons 1991. 

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr Ewa Synówka (ostatnia modyfikacja: 14-03-2024 20:06)