Wnioskowanie statystyczne
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 1100-1BF22 |
Kod Erasmus / ISCED: |
11.2
|
Nazwa przedmiotu: | Wnioskowanie statystyczne |
Jednostka: | Wydział Fizyki |
Grupy: |
Fizyka, ścieżka fizyka medyczna; przedmioty dla I roku Fizyka, ścieżka neuroinformatyka; przedmioty dla I roku ZFBM - Zastosowania fizyki w biologii i medycynie; przedmioty dla 2 semestru I roku FM i NI |
Strona przedmiotu: | http://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Wnioskowanie_Statystyczne_-_wykład |
Punkty ECTS i inne: |
4.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Założenia (opisowo): | Wymagane zaliczenie Technologii Informacyjnych i Komunikacyjnych z ćwiczeniami z programowania w Pythonie w wymiarze 45 godzin ćwiczeń |
Tryb prowadzenia: | w sali |
Skrócony opis: |
Wykład przygotowuje do świadomego i poprawnego stosowania najczęściej wykorzystywanych w praktyce (nie tylko naukowej) metod statystycznych. Ćwiczenia — patrz https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Wnioskowanie_Statystyczne_-_ćwiczenia |
Pełny opis: |
Rozkłady gęstości prawdopodobieństwa Centralne Twierdzenie Graniczne Statystyki i estymatory Weryfikacja hipotez statystycznych Test t Studenta Test chi^2 Monte Carlo Testy nieparametryczne Test serii Test Wilcoxona-Manna-Whitneya Testy permutacyjne Bootstrap Metoda największej wiarygodności, regresja liniowa Interpretacja współczynnika korelacji Problem porównań wielokrotnych -- miejskie legendy i przepowiednie Analiza wariancji Twierdzenie Bayesa, pojęcie prawdopodobieństwa Wielkość efektu Elementy statystyki wielowymiarowej: analiza składowych głównych (PCA), wielozmienna analiza wariancji (MANOVA), analiza skupień, liniowa analiza dyskryminacyjna (LDA), regresja liniowa (LR), sztuczne sieci neuronowe (ANN) Ćwiczenia: https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Wnioskowanie_Statystyczne_-_ćwiczenia |
Literatura: |
Skrypt do wykładu dostępny w Internecie, oparty na "Wstępie do współczesnej statystyki" P.J. Durka, Wyd. Adamantan 2003 Skrypt do ćwiczeń dostępny w Internecie: https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Wnioskowanie_Statystyczne_-_ćwiczenia Ponadto, teorię klasyczną opisują szerzej np. "Statystyka dla Fizyków" R. Nowak, PWN 2002, "Wnioskowanie Statystyczne" L. Gajek i M. Kałuszka, WNT 2000, "Probabilistyka" A. Plucińska, E. Pluciński, WNT 2000. |
Efekty uczenia się: |
Wykład: zrozumienie podstawowych metod statystycznych leżących u podstaw powszechnie stosowanych schematów weryfikacji hipotez statystycznych. Umiejętność implementacji podstawowych technik statystycznych z zakresu weryfikacji hipotez w języku Python. |
Metody i kryteria oceniania: |
Wykład: I termin — egzamin pisemny (test jednokrotnego wyboru + pytania otwarte); Poprawkowe — indywidualnie umawiane egzaminy ustne. Do zaliczenia przedmiotu konieczne jest uzyskanie pozytywnej oceny zarówno z wykładu (powyżej), jak i z ćwiczeń. |
Praktyki zawodowe: |
-- |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2024-02-19 - 2024-06-16 |
Przejdź do planu
PN CW
WT ŚR CW
CZ CW
PT WYK
|
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin, 60 miejsc
Wykład, 30 godzin, 60 miejsc
|
|
Koordynatorzy: | Piotr Durka | |
Prowadzący grup: | Piotr Durka, Maciej Kamiński, Adrianna Tartas | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Wykład - Egzamin |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki.