Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Nabycie umiejętności posługiwania się metodami i aparatem rachunku prawdopodobieństwa oraz statystyki opisowej i matematycznej do opisywania i rozwiązywania typowych zadań oraz problemów o tematyce technicznej

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł obejmuje zagadnienia związane z teorią rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej

Materiały dydaktyczne: Obowiązuje literatura podana przez koordynatora przedmiotu

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, K. Królikowska, M. Wasilewski	Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. I,	PWN, Warszawa .	2002
2	W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, K. Królikowska, M. Wasilewski	Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. II, Statystyka matematyczna,	PWN, Warszawa .	2002
3	S. Ostasiewicz, Z. Rusnak, U. Siedlecka,	Statystyka. Elementy teorii i zadania	Wydawnictwo AE Wrocław.	2006
4	M. Sobczyk	Statystyka - aspekty praktyczne i teoretyczne, Wydawnictwo UMCS , Lublin	Wydawnictwo UMCS , Lublin .	2006
5	M. Sobczyk	Statystyka matematyczna,	Wydawnictwo Beck, Warszawa .	2010
6	Bobrowski D.	Probabilistyka w zastosowaniach technicznych	Warszawa PWN .	1986
7	S. Kot, J. Jakubowski, A. Sokołowski	Statystyka	Wydawnictwo Difin, Warszawa .	2011

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Rabiej M.	Statystyka z programem Statistica	Helion, Gliwice.	2012
2	M. Sobczyk	Statystyka matematyczna,	Wydawnictwo Beck, Warszawa .	2010
3	H. Chudzik, H. Kiełczewska, I. Mejza	Statystyka matematyczna w przykładach i zadaniach	Wydawnictwo UP, Poznań.	2010

Literatura do samodzielnego studiowania

1	I. Bąk, I. Markowicz, M. Mojsiewicz	Statystyka w zadaniach, cz. I, Statystyka opisowa	WNT, Warszawa.	2002
2	I. Bąk, I. Markowicz, M. Mojsiewicz	Statystyka w zadaniach, cz. II, Statystyka matematyczna	WNT, Warszawa.	2002
3	Middleton M.R.	Microsoft Excel w analizie danych,	Wydawnictwo RM, Warszawa.	2004

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Rejestracja na drugi semestr studiów.

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Wiedza na temat rachunku różniczkowego i całkowego. Podstawowe informacje z kombinatoryki i elektrotechniki.

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność rozwiązywania zadań z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Umiejętność rozwiązywania zadań na opracowanie i prezentację materiału statystycznego.

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Aktywność i otwartość w pozyskiwaniu wiedzy.

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	Student potrafi rozwiązać zadania z rachunku prawdopodobieństwa.Potrafi dokonać pełnego opracowania materiału statystycznego, a w szczególności opisowe charakterystyki rozkładów i wnioskowania statystycznego.	wykład, laboratorium	kolokwium, zaliczenie cz. pisemna	K_W01++ K_U05++ K_K03+++	P6S_KO P6S_UU P6S_WG
02	Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne w rachunku prawdopodobieństwa i statystyce do projektowania badania statystycznego, do opracowania i prezentacji materiału statystycznego, do wnioskowania statystycznego w analizie struktury.	wykład, laboratorium	zaliczenie cz. praktyczna, kolokwium	K_U05+++	P6S_UU
03	Student zna podstawowe twierdzenia rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej.	wykład, laboratrium	kolokwium	K_U05++	P6S_UU

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
2	TK01	Wprowadzenie do rachunku prawdopodobieństwa.	W01	MEK01
2	TK02	Elementy kombinatoryki .Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo zdarzeń. Przestrzeń probabilistyczna. Definicje i własności prawdopodobieństwa. Klasyczna definicja prawdopodobieństwa. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń. Prawdopodobieństwo całkowite i twierdzenie Bayesa	W02, W03, L01	MEK01
2	TK03	Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady. Dystrybuanta zmiennej losowej. Zmienne losowe dyskretne (skokowe). Rozkłady zmiennej losowej dyskretnej. Przykłady rozkładów dyskretnych: rozkład zero-jedynkowy, rozkład dwumianowy (Bernoulliego), rozkład Poissona. Zmienne losowe typu ciągłego. Przykłady rozkładów ciągłych: rozkład jednostajny, rozkład normalny, rozkład wykładniczy. Funkcje zmiennych losowych. Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych. Momenty (wartość oczekiwana, wariancja).	W04, W05, L02, L03	MEK01 MEK02
2	TK04	Podstawowe pojęcia statystyki. Podstawowe zagadnienia statystyki opisowej. Populacja, próba. Rodzaje cech statystycznych i ich skale pomiarowe. Rozkład cech w populacji i w próbie. Szeregi statystyczne. Liczebności zwykłe i skumulowane. Graficzne przedstawianie danych: histogramy, wykresy liniowe, kołowe itp. Parametry statystyczne: miary położenia, zmienności, asymetrii, koncentracji	W06, W07, W08, L04, L05	MEK01 MEK02
2	TK05	Określenie i podstawowe własności estymatorów. Estymacja punktowa i estymacja przedziałowa. Przedziały ufności. Zagadnienia minimalnej liczebności próby losowej.	W09, W010, L06, L07	MEK01 MEK03
2	TK06	Weryfikacja hipotez statystycznych (parametryczne testy istotności i nieparametryczne testy zgodności)	W11, W12	MEK01 MEK02 MEK03
2	TK07	Metody analizy korelacji i regresji (wybrane zagadnienia analizy współzależności zjawisk masowych)	W13, W14	MEK01 MEK02
2	TK08	Metody analizy dynamiki zjawisk masowych (Rodzaje szeregów dynamicznych, metody badania zmian szeregu dynamicznego, metody wyodrębniania tendencji rozwojowej (trendu), wahań.	W15	MEK01 MEK02 MEK03
2	TK09	Model ARIMA i SARIMA – estymacja i weryfikacja modeli, prognozy w modelach ARIMA .	W14	MEK02
2	TK10	Wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu szeregów czasowych.	W15	MEK03

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 2)	Przygotowanie do kolokwium: 5.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 30.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 5.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 5.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 2)	Przygotowanie do laboratorium: 10.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 5.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 15.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 2)	Przygotowanie do konsultacji: 5.00 godz./sem.	Udział w konsultacjach: 5.00 godz./sem.
Zaliczenie (sem. 2)	Przygotowanie do zaliczenia: 5.00 godz./sem.	Zaliczenie pisemne: 5.00 godz./sem. Zaliczenie ustne: 10.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	średnia ocen z 2 kolokwiów
Laboratorium	ocena z kolokwium
Ocena końcowa	średnia ocen z wykładu i laboratorium

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	W. Malska	Wykorzystanie modelu regresji wielorakiej w aspekcie analizy obciążalności termicznej napowietrznej linii przesyłowej 110kV	2023
2	W. Malska	Selected Aspects of Functioning of the Day-Ahead and Intra-Day Markets in the Electricity Market	2022