Serwisy internetowe Uniwersytetu Warszawskiego | USOSownia - uniwersyteckie forum USOSoweNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Statystyka II

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1400-113STA2 Kod Erasmus / ISCED: 11.204 / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Statystyka II
Jednostka: Wydział Biologii
Grupy: Przedmioty obowiązkowe na II roku st. I stopnia, kierunku BIOTECHNOLOGIA
Punkty ECTS i inne: 2.00
Język prowadzenia: polski
Kierunek podstawowy MISMaP:

biotechnologia

Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Skrócony opis:

Zajęcia stanowią kontynuację pierwszego kursu statystyki; stosunkowo dużo uwagi poświęca się niepewnościom statystycznym - znaczeniu przedziałów ufności w poszczególnych kategoriach analiz.

Analiza wariancji w klasyfikacji podwójnej - model ustalony (I), losowy (II) i mieszany (III). Analiza wariancji w klasyfikacji hierarchicznej (model losowy i mieszany), ocena komponentów wariancji. Podstawowe układy doświadczalne, ocena i interpretacja wyników, efekty główne i interakcje. Regresja liniowa w przypadku jednej i wielu zmiennych objaśniających dla danych doświadczalnych i obserwacyjnych. Korelacja cząstkowa. Analiza kowariancji. Wykorzystanie procedur statystycznych systemu SAS lub R w zakresie części powyższych metod.

Pełny opis:

Zajęcia stanowią kontynuację pierwszego kursu statystyki; stosunkowo dużo uwagi poświęca się niepewnościom statystycznym - znaczeniu przedziałów ufności w stosowaniu metod takich jak:

1) Analiza wariancji (ANOVA) w klasyfikacji podwójnej. Model o efektach ustalonych, model o efektach losowych i model mieszany - różnice co do zakresu wnioskowania i postaci statystyki testu. Układy zrównoważone i niezrównoważone, różne typy sum kwadratów.

(2) Analiza wariancji w klasyfikacji hierarchicznej (zagnieżdżona). Szacowanie komponentów wariancji w przypadku klasyfikacji pojedynczej (model II) i klasyfikacji hierarchicznej.

(3) Podstawowe układy doświadczalne i odpowiadające im podziały całkowitej zmienności: układ kompletnej randomizacji, bloków kompletnych zrandomizowanych, kwadrat łaciński, układ rozszczepionych poletek.

(4) Regresja liniowa z jedną zmienną objaśniającą. Korelacja cząstkowa, jej związek z regresją i korelacjami prostymi. Równanie regresji jako obraz związku przyczynowego (w badaniach doświadczalnych) i jako narzędzie predykcji. Regresja wielokrotna.

(5) Analiza kowariancji (ANCOVA) jako połączenie analizy regresji z analizą wariancji. Znaczenie współzmiennej i średnich skorygowanych, niektóre zastosowania. Ogólniejsze spojrzenie na analizę wariancji, analizę regresji i analizę kowariancji - ogólny model liniowy.

(6) Wykorzystanie systemów R i SAS w analizie wariancji, korelacji i regresji.

Literatura:

Kurs nie przebiega według żadnego konkretnego podręcznika. Wymienione niżej książki w większości przypadków obejmują znacznie szerszy materiał, ale niektóre rozdziały mogą być przydatne.

Aczel A. D. 2006. Statystyka w zarządzaniu. PWN

Cumming G. 2011. Understanding the New Statistics: Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis. Routledge.

Ferguson G.A., Takane Y. 2007. Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. PWN

Koronacki J., Mielniczuk J. 2006. Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodnicznych. WNT.

Łomnicki A. 2003. Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników. PWN.

Motulsky H. 2014. Intuitive Biostatistics, 3rd edition. Oxford University Press.

Petrie A., Sabin C. 2006. Statystyka medyczna w zarysie. Wydawnictwo Lekarskie PZWL.

Watała C. 2002. Biostatystyka - wykorzystanie metod statystycznych w pracy badawczej w naukach biomedycznych. a-medica Press.

Efekty kształcenia:

Student:

1) Wykazuje znajomość zaawansowanych metod statystycznych pozwalających na opisywanie zjawisk przyrodniczych. (biol K_W01; bt K_W03; os K_W01)

2) Stosuje adekwatne metody statystyczne do opisu wyników prowadzonych doświadczeń. (biol K_U08; bt K_U05; os K_U02)

3) Wykazuje akceptująca postawę wobec metod statystycznych oraz odczuwa potrzebę stałego aktualizowania wiedzy z zakresu statystyki. (biol K_K04; bt K_K02; os K_K02)

4) Zna i rozumie zasady metodologii nauk przyrodniczych oraz wykazuje umiejętność poprawnego wnioskowania w oparciu o statystyczną analizę danych. (biol K_W02; bt K_U06; os K_U09)

5) Wykazuje zrozumienie zjawisk przyrodniczych, krytycznie analizuje i interpretuje informacje pojawiające się w środkach masowego przekazu w świetle obowiązujących teorii naukowych. (biol K_K08; bt K_K01; os K_U01)

6) Zna zaawansowane metody statystycznej analizy danych. (biol K_W16)

Metody i kryteria oceniania:

Zaliczenie na podstawie sumy punktów uzyskanych za wykonanie zadań oraz sprawdziany w ciągu całego kursu. Są to 2-3 krótkie sprawdziany w trakcie zajęć (łącznie do ok. 1/3 punktów) i kolokwium końcowe po ich zakończeniu. Uzyskanie powyżej 50% punktów zapewnia zaliczenie.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2017/18" (zakończony)

Okres: 2017-10-01 - 2018-01-26
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Tomasz Wyszomirski
Prowadzący grup: Maciej Jończyk, Tomasz Wyszomirski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2018/19" (w trakcie)

Okres: 2018-10-01 - 2019-01-25
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Tomasz Wyszomirski
Prowadzący grup: Tomasz Wyszomirski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
Uwagi:

2018.09.10

W sprawie dalszych zapisów należy się kontaktować z koordynatorem przedmiotu (tomasz.wyszomirski@uw.edu.pl).

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.