Wykorzystywanie pakietów statystycznych Gretla i Statistica
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2700-M-ZBD-D2WPS |
Kod Erasmus / ISCED: |
15.1
|
Nazwa przedmiotu: | Wykorzystywanie pakietów statystycznych Gretla i Statistica |
Jednostka: | Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii |
Grupy: |
BD-DZIENNE II STOPNIA - semestr 2 rok 1 |
Punkty ECTS i inne: |
3.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowe |
Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z zaawansowanymi metodami statystycznymi z zakresu analizy współzależności cech mierzalnych i niemierzalnych. weryfikowaniem hipotez statystycznych, analizą szeregów czasowych, Text mining z użyciem programu Statistica. |
Pełny opis: |
Podczas laboratorium realizowane są następujące zagadnienia: 1. Prezentacja tabelaryczna i graficzna materiału statystycznego. 2. Miary zróżnicowania, asymetrii i kurtozy w programie Statistica. 3. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona. Współczynnik korelacji rang Spearmana. Współczynnik zbieżności T Czuprowa. 4. Prosta regresja liniowa. 5. Analiza korelacji i regresji w programie Statistica. 6. Hipotezy i ich weryfikacja w programie Statistica. Testowanie t-Studenta. 7. Testy nieparametryczne dla prób niezależnych.Test U Manna-Whitneya. 8. Test F-Fishera dla dwóch wariancji w próbach nieskorelowanych 9. Porównanie wielu średnich. ANOVA jednoczynnikowa. 10. Test niezależności Chi - kwadrat (tablice czteropolowe). 11. Wieloraka regresja liniowa. 12. Wielowymiarowe techniki eksploracyjne. 13. Szeregi czasowe. Metody prognozowania. 14. Przykłady wykonywania text miningu w Statistica Text Miner. |
Literatura: |
Literatura podstawowa: 1. Materiały zamieszczone w kursie e-learningowym znajdującym się na platformie Kampus UW: 2. M.Rabiej, Analizy statystyczne z programami Statistica i Excel, Wydawnictwo Helion, 2018. 3. J.Jóźwiak, J.Podgórski, Statystyka od podstaw / Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski. - Wyd. 7. - Warszawa : Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, 2012. Literatura uzupełniająca: 1. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa 2001. 2. W. Krysicki, J. Bartos, i inni., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Cz. I i II, PWN, Warszawa 1997. 3. A. Luszniewicz, T. Słaby: Statystyka stosowana, PWE, Warszawa 1996. 4. G. Upton, I. Cook: A Dictionary of Statistics, Oxford University Press, New York 2006. 5. W. Zieliński: Tablice Statystyczne, Wyd. V poprawione i uzupełnione, Fundacja Rozwój SGGW 2001. 6.M. Sobczyk; Statystyka opisowa, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2010. 7. A.D. Aczel, Statystyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000. 8. S.M. Kot, J.Jakubowski, A. Sokołowski, Statystyka : podręcznik dla studiów ekonomicznych - Warszawa : "Difin", 2007. 9. A. Stanisz Przystępny kurs statystyki Tom 1. Wydawca: StatSoft Polska, Kraków 2006, ISBN-10: 83-88724-18-5 10. A. Stanisz Przystępny kurs statystyki Tom 2. Wydawca: StatSoft Polska, Kraków 2007, ISBN: 978-83-88724-30-5 11. A. Stanisz Przystępny kurs statystyki Tom 3. Wydawca: StatSoft Polska, Kraków 2007, ISBN: 978-83-88724-19-0 |
Efekty uczenia się: |
W zakresie: Wiedzy – Student zna i rozumie: 1. Zna podstawowe statystyki z próby oraz miary współzależności. 2. Zna zasady formułowania hipotez statystycznych oraz metody ich weryfikacji z wykorzystaniem odpowiednich testów statystycznych. Umiejętności – Student potrafi: 1. Potrafi opracowywać zebrane w trakcie badań dane, obliczyć statystyki opisowe uzyskanych danych, badać współzależność, korelację zmiennych. 2. Potrafi przeprowadzić własne obliczenia w zakresie statystyki opisowej i wnioskowania statystycznego oraz wykonać wykresy i diagramy, jak również zastosować odpowiednie programy obliczeniowe typu Statistica. 3. Potrafi stosować metody wnioskowania statystycznego, właściwie interpretować uzyskane wyniki oraz wyciągać odpowiednie wnioski. 4. Potrafi dokonywać analizy szeregów czasowych, text miningu z użyciem programu Statistica. 5. Potrafi wykorzystywać wielowymiarowe techniki eksploracyjne. Kompetencji społecznych – Student: 1. Posiada świadomość roli metod statystycznych w procesie podejmowania decyzji gospodarczych oraz formułowania i przekazywania informacji w sposób syntetyczny i powszechnie zrozumiały. |
Metody i kryteria oceniania: |
Jedno kolokwium na koniec semestru oceniane na punkty. Przedmiot zaliczają studenci, którzy zdobyli przynajmniej 50% maksymalnej sumy punków zdobytych z wykonanych zadań. Poszczególne oceny końcowe są wystawiane według poniższej skali: 0-49% - niedostateczny 50%- 65% - dostateczny 66%-74%- plus dostateczny 75%-84% - dobry 85%-94% - plus dobry 95%-100% - bardzo dobry |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2024-02-19 - 2024-06-16 |
Przejdź do planu
PN LAB
LAB
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Agnieszka Heba | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Heba | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)
Okres: | 2025-02-17 - 2025-06-08 |
Przejdź do planu
PN WAR
WAR
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Warsztaty, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Agnieszka Heba | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Heba | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Warsztaty - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii.