SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Analiza danych wielowymiarowych - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Analiza danych wielowymiarowych
Kod przedmiotu 11.5-WK-IDD-ADW-L-S15_pNadGenX6EZ9
Wydział Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Kierunek Inżynieria danych
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra
Semestr rozpoczęcia semestr letni 2018/2019
Informacje o przedmiocie
Semestr 3
Liczba punktów ECTS do zdobycia 5
Typ przedmiotu obieralny
Język nauczania polski
Sylabus opracował
  • dr Ewa Synówka
  • dr Jacek Bojarski, prof. UZ
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
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę
Wykład 30 2 - - Egzamin

Cel przedmiotu

Zapoznanie studenta z wybranymi metodami analizy danych wielowymiarowych oraz narzędziami wykonującymi obliczenia statyczne (np. SAS, R-project).

Wymagania wstępne

Analiza danych statystycznych, analiza modeli ekonometrycznych.

Zakres tematyczny

Wykład/laboratorium:

1.      Prezentacja wybranych zagadnień analizy wielowymiarowej.

·        Analiza regresji.

·        Analiza wariancji.

·        Analiza dyskryminacyjna.

·        Analiza skupień.

·        Analiza czynnikowa.

2.      Wykorzystanie wybranego pakietu statystycznego do przeprowadzania niezbędnych analiz statystycznych.

Metody kształcenia

Wykład: tradycyjny i problemowy; dostępny w formie elektronicznej. 

Laboratorium: rozwiązywanie zadań ora wykonywanie analiz statystycznych na danych umownych i rzeczywistych przy użyciu wybranego pakietu statystycznego (np. SAS, R-project); dyskusja na temat przeprowadzonych analiz związanych z ich zastosowaniem w wybranych dziedzinach.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Laboratorium: kolokwia  z zadaniami o zróżnicowanym stopniu trudności, pozwalającymi na ocenę, czy student osiągnął efekty kształcenia w stopniu minimalnym. 

Wykład:  egzamin pisemny.

Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest pozytywna ocena z laboratorium, którą uzyskuje się po zdobyciu co najmniej 50% maksymalnej sumy punktów z dwóch kolokwiów pisemnych. Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest pozytywna ocena z egzaminu. Na ocenę z przedmiotu składa się ocena z laboratorium (60%) oraz ocena z wykładu (40%).

Literatura podstawowa

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

2.        red. naukowa M. Walesiak, E. Gatnar, Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, PWN Warszawa 2009.

3.        J. Ćwik, J. Koronacki, Statystyczne systemy uczące się, WNT, 2005.

4.        E. Frątczak, E. Gołata, T. Klimanek, A. Ptak-Chmielewska, M. Pęczkowski, Wielowymiarowa analiza statystyczna, Oficyna Wydawnicza SGH, 2009

Literatura uzupełniająca

1.        J.J. Faraway, Linear Models with R, Chapman & Hall, CRC, 2005.

2.        M. Krzyśko, Wielowymiarowa analiza statystyczna, Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr Robert Dylewski, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 04-05-2018 18:21)