| Nazwa przedmiotu | Statystyczna analiza danych |
| Język prowadzenia przedmiotu |
polski |
| Kody/Specjalności | EE-PI-KG-X1-21/22Z-STAANA | Konsulting gospodarczy | EE-PI-PN-X1-21/22Z-STAANA | Przedsiębiorczość i nowe technologie |
|
| Kategoria przedmiotu |
kierunkowe lub ogólne |
| Profil studiów |
Ogólnoakademicki |
| Poziom PRK |
Poziom 6 - 1. stopień (studia licencjackie) |
| Rok studiów/semestr |
2/3 |
| Forma zajęć/liczba godzin |
| stacjonarne: | Wykład: 15 Ćwiczenia: 15 | | niestacjonarne: | Wykład: 9 Ćwiczenia: 9 |
|
| Dyscypliny/punkty ECTS |
| Ekonomia i finanse: | 4 | | Nauki o zarządzaniu i jakości: | 0 | | Inne dyscypliny: | 0 | | Razem | 4 |
|
| Wykładowca odpowiedzialny za przedmiot |
Salamaga Marcin, prof. dr hab. (Katedra Statystyki) |
| Cele przedmiotu |
| Kod |
Opis |
C1 |
C1 Przekazanie wiedzy na temat metod wielowymiarowej analizy danych statystycznych |
C2 |
Kształtowanie umiejętności stosowania metod analizy danych statystycznych i interpretacji otrzymanych wyników przy wykorzystaniu pakietów komputerowych Statistica i SPSS |
C3 |
Kształtowanie umiejętności przygotowania i prezentacji danych statystycznych z zakresu przedsiębiorczości i innowacyjności w gospodarce. |
|
| Realizowane efekty uczenia się |
| Kod |
Kat. |
Opis |
Kierunkowe efekty uczenia się |
E1 |
W |
Zna narzędzia wielowymiarowej analizy danych, techniki zbierania danych oraz ich przygotowania do analizy statystycznej. |
EE-ST1-PI-W04-21/22Z
|
E2 |
U |
Potrafi stosować metody wielowymiarowej analizy statystycznej i interpretować otrzymane wyniki. W szczególności student nabywa umiejętność obsługi komputerowych pakietów statystycznych w zakresie technik wielowymiarowej analizy danych. Potrafi wykorzystać
podstawową wiedzę teoretyczną i pozyskiwać dane do badania konkretnych
procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych, umie sformułować cel badania, dobrać odpowiednie narzędzie badawcze, właściwie je zastosować i wyciągnąć wnioski z otrzymanych wyników.
|
EE-ST1-PI-U01-21/22Z
EE-ST1-PI-U02-21/22Z
EE-ST1-PI-U06-21/22Z
EE-ST1-PI-U07-21/22Z
|
E3 |
K |
Jest świadomy potrzeby uzupełniania i doskonalenia nabytej wiedzy i umiejętności z zakresu kierunku studiów Przedsiębiorczość i innowacje w gospodarce oraz potrafi ją realizować. Potrafi realizować zadania zawodowe z wykorzystaniem metod pracy zespołowej.
Wykazuje większość cech osobowości dojrzałej, wymiarze społecznym i
zawodowym. Student - przeprowadza wielowymiarową analizę statystyczną na podstawie
dostarczonego materiału statystycznego, - na podstawie przeprowadzonych
analiz statystycznych formułuje wnioski jakościowe.
|
EE-ST1-PI-K02-21/22Z
EE-ST1-PI-K03-21/22Z
| |
| Sposoby weryfikacji efektów uczenia się |
Egzamin testowy, Średnia ważona albo arytmetyczna ocen cząstkowych, Aktywność na zajęciach, Ćwiczenie praktyczne, Kolokwium, Odpowiedź ustna, Test wyboru. |
| Treści przedmiotu |
Wykład
| Kod |
Opis | S (15) | N (9) |
W1 |
Przygotowanie danych statystycznych do analiz wielowymiarowych. Metody graficznej prezentacji danych. |
1 |
1 |
W2 |
Analiza skupień. Metody hierarchiczne i metoda k-średnich. |
2 |
2 |
W3 |
Metody porządkowania obiektów wielocechowych. Metody wzorcowe i bezwzorcowe. |
2 |
1 |
W4 |
W4 Jedno i wieloczynnikowa analiza wariancji |
2 |
2 |
W5 |
Analiza czynnikowa. Analiza głównych składowych. |
2 |
2 |
W6 |
Analiza korespondencji. |
2 |
1 |
W7 |
Analiza dyskryminacyjna. |
2 |
0 |
W8 |
Drzewa decyzyjne. |
2 |
0 |
Ćwiczenia
| Kod |
Opis | S (15) | N (9) |
C1 |
Przygotowanie i prezentacja wielowymiarowych danych statystycznych z użyciem pakietów komputerowych Statistica i SPSS. |
1 |
1 |
C2 |
Grupowanie obiektów przy wykorzystaniu hierarchicznej i niehierarchicznej analizy skupień w komputerowych pakietach statystycznych. |
2 |
2 |
C3 |
Liniowe prządkowanie obiektów wielocechowych. |
2 |
1 |
C4 |
Zastosowanie analizy wariancji ANOVA/MANOVA jedno i wieloczynnikowej w badaniach ekonomicznych z użyciem programów Statistica i SPSS. |
2 |
2 |
C5 |
Zastosowanie analizy czynnikowej i analizy głównych składowych w badaniach z zakresu przedsiębiorczości i innowacyjności z wykorzystaniem komputerowych pakietów statystycznych. |
2 |
2 |
C6 |
Przeprowadzanie analizy korespondencji na przykładzie danych gospodarczych z wykorzystaniem statystycznych programów komputerowych. |
2 |
1 |
C7 |
Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej do rozwiązywania problemów z zakresu innowacyjności i przedsiębiorczości. |
2 |
0 |
C8 |
Tworzenie i interpretacja drzew decyzyjnych z wykorzystaniem programów Statistica i SPSS. |
2 |
0 |
|
| Metody i formy prowadzenia zajęć |
Analiza przypadku, Ćwiczenia laboratoryjne, Dyskusja, E-learning, Prezentacja, Wykład audytoryjny. |
| Nakład pracy studenta (liczba godzin kontaktowych, pracy on-line i pracy samodzielnej) |
| Rodzaj aktywności |
Liczba godzin |
| stacjonarne |
niestacjonarne |
| Udział w zajęciach dydaktycznych |
30 |
27 |
| Udział w konsultacjach |
25 |
13 |
| Udział w kolokwiach/egzaminie |
5 |
5 |
| Praca własna studenta |
35 |
35 |
| E-learning |
0 |
0 |
| Inne (kontaktowe) |
0 |
0 |
| Inne (bezkontaktowe) |
5 |
20 |
| Suma godzin |
100 |
100 |
| Liczba punktów ECTS |
4 |
4 |
|
| Macierz realizacji przedmiotu |
| Efekt uczenia się |
Odniesienie do efektów kierunkowych |
Cele przedmiotu |
Treści przedmiotu |
Metody/narzędzia dydaktyczne |
Sposoby weryfikacji efektu |
E1 | EE-ST1-PI-W04-21/22Z
| C1 C2 C3 | W4 W5 W6 W7 C2 C3 C4 C5 W1 W2 W3 W8 C1 C6 C7 C8 | N1 N3 N4 N7 N11 N13 | F1 F3 F8 F9 F11
P3 P4 |
E2 | EE-ST1-PI-U01-21/22Z
EE-ST1-PI-U02-21/22Z
EE-ST1-PI-U06-21/22Z
EE-ST1-PI-U07-21/22Z
| C1 C2 C3 | W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 C1 C2 C3 C4 C5 W8 C6 C7 C8 | N1 N3 N4 N7 N11 N13 | F1 F3 F8 F9 F11
P3 P4 |
E3 | EE-ST1-PI-K02-21/22Z
EE-ST1-PI-K03-21/22Z
| C3 C1 C2 | W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 C1 C2 C3 C4 C5 W8 C6 C7 C8 | N1 N3 N4 N7 N11 N13 | F1 F3 F8 F9 F11
P3 P4 | |
| Literatura podstawowa |
| Lp. |
Opis pozycji |
| 1 |
Lind D. A., Marchal W. G, Wathen S. A. (2005), Statistical Techniques in Business and Economics, 12th Edition, International Edition, McGRAW-Hill. |
| 2 |
Jajuga K. (1993), Statystyczna analiza wielowymiarowa, PWN, Warszawa
|
|
| Literatura uzupełniająca |
| Lp. |
Opis pozycji |
| 1 |
Aczel A. D. (2000), Statystyka w zarządzaniu. Pełny wykład., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. |
| 2 |
McClave J. T., Sincich Terry (2016), Statistics, 13th Edition, Kindle Edition, Pearson. |
| 3 |
Młodak A. (2008), Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Difin |
|
| Forma i warunki zaliczenia przedmiotu |
| Sposób obliczania średniej z ocen bieżących (zgodnie z §18 pkt. 4 Regulaminu studiów) |
| Średnia arytmetyczna ocen cząstkowych. Szczegóły na temat obliczania oceny z zaliczenia ćwiczeń na pierwszych zajęciach. podaje prowadzący ćwiczenia. |
| Sposób obliczania oceny końcowej (zgodnie z §18 pkt. 5 Regulaminu studiów) |
| Średnia arytmetyczna ocen z zaliczenia ćwiczeń i egzaminu ważona liczbą godzin ćwiczeń i wykładów, przy czym obie oceny muszą być pozytywne, aby ocena końcowa była pozytywna. |
| Dodatkowe informacje o sposobie obliczania oceny końcowej lub egzaminie |
| brak |
|
| Osoby prowadzące przedmiot |
| Lp. |
Nauczyciel |
| 1 |
Salamaga Marcin, prof. dr hab. (Katedra Statystyki) |
|
| Informacje dodatkowe |
|
