Prowadzony w cyklach:
Semestr zimowy 2019/2020
Semestr zimowy 2020/2021
Semestr zimowy 2021/2022
Semestr zimowy 2022/2023
Semestr zimowy 2023/2024
Semestr zimowy 2024/2025

Punkty ECTS: 4

Organizowany przez: Wydział Inżynierii Zarządzania

Statystyczna analiza danych ZSU011082

Bilans nakładu pracy studenta (w godzinach) Liczba godz. 100:
udział w wykładach 15
udział w ćwiczeniach 30
udział w konsultacjach 5
przygotowanie projektu 20
przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń 15
przygotowanie do zaliczenia wykładu 15

W cyklu 2020Z:

W cyklu 2021Z:

E-learning

Tak

Rodzaj przedmiotu

Obowiązkowy

Koordynatorzy przedmiotu

W cyklu 2024Z:

W cyklu 2023Z:

W cyklu 2022Z:

W cyklu 2021Z:

W cyklu 2019Z:

W cyklu 2020Z:

Efekty kształcenia

EU1 student sprawnie posługuje się terminologią związaną ze statystyczną analizą danych
EU2 student identyfikuje zasady konstrukcji i zna założenia wybranych metod statystycznej analizy danych
EU3 student potrafi przygotować dane do przeprowadzanych analiz
EU4 student wybiera właściwe metody statystycznej analizy danych i sprawdza założenia ich stosowania i dokonuje wyliczeń korzystając z pakietu statystycznego
EU5 student interpretuje wyniki statystycznej analizy danych

Kryteria oceniania

Wykład - zaliczenie pisemne,
ćwiczenia – kolokwium, projekt, ocena aktywności podczas zajęć
Opuszczenie przez studenta więcej niż 4 godz. dydaktycznych ćwiczeń (nieusprawiedliwionych i nieodpracowanych) kwalifikuje do niezaliczenia przedmiotu. Zaliczenie nieobecności odbywa się na konsultacjach

Literatura

Literatura podstawowa
1. Luszniewicz A., Słaby T.: Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICA PL: teoria i zastosowania. Wydawnictwo, C.H.Beck, Warszawa 2008.
2. Paradysz J. (red.) Statystyka, Wydaw. Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań 2005.
3. Parlińska M., Parliński J., Statystyczna analiza danych z Excelem, Wydawnictwo SGGW, Warszawa 2011.
4. Rabiej M., Statystyka z programem Staistica, Wyd. Helion, Gliwice 2012
5. Tuffery S., Data mining and statistics for decision making, Wyd. John Wiley a.Sons, Chichester 2011.
Literatura uzupełniająca
1. Dobosz M.: Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2004.
2. Parlińska M., Parliński J., Badania statystyczne z Excelem, Wydawnictwo SGGW, Warszawa 2007.
3. Rószkiewicz M., Metody ilościowe w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2012.
4. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki: z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. T. 1 - T3, StatSoft Polska, Kraków 2006-2007.
5. Statsoft Electronic Statistics Textbook, [on line]: http:/www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html.

W cyklu 2020Z:

Literatura podstawowa
1. Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2014.
1. Luszniewicz A., Słaby T.: Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICA. Wydawnictwo, C.H.Beck, Warszawa 2001
2. Statsoft Electronic Statistics Textbook, [on line]: http:/www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html.
3. Kończak G., Metody statystyczne w sterowaniu jakością produkcji, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Karola Adamieckiego w Katowicach, Katowice 2007
4. Tuffery, Data mining and statistics for decision making, John Wiley a.Sons, Chichester 2011.
Literatura uzupełniająca
1. Dobosz M.: Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2004.
2. Luszniewicz A. (red.), Statystyka w zarządzaniu, Wyd WSFiZ w Białymstoku, Białystok 2008.
3. Parlińska M., Parliński J., Badania statystyczne z Excelem, Wydawnictwo SGGW, Warszawa 2007.
4. Rószkiewicz M., Metody ilościowe w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2002.
5. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki: z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. T. 1 - T3, Statystyki podstawowe, Modele liniowe i nieliniowe, Analizy wielowymiarowe, StatSoft Polska, Kraków 2006-2007.