Statystyka matematyczna II
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2400-IiE3STM2 |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.3
|
Nazwa przedmiotu: | Statystyka matematyczna II |
Jednostka: | Wydział Nauk Ekonomicznych |
Grupy: |
Przedmioty obowiązkowe dla III r. studiów licencjackich - Informatyka i Ekonometria |
Punkty ECTS i inne: |
2.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowe |
Założenia (opisowo): | Wymagania formalne Mnożenie macierzy, odwracanie macierzy, ślad macierzy i jego własności, liczenie pochodnych względem wektora parametrów, maksymalizacja funkcji wielu zmiennych |
Skrócony opis: |
Podczas zajęć przedstawione zostaną podstawowe zagadnienia dotyczące statystycznej analizy wielowymiarowej, omówione zostaną własności wybranych metod oraz obszary ich zastosowań. Celem zajęć jest zapoznanie studentów z podstawowymi technikami wielowymiarowej statystyki matematycznej, ich konstrukcją matematyczną, a także możliwościami aplikacyjnymi. W trakcie zajęć zostaną omówione teoretyczne aspekty podstawowych technik redukcji wymiaru danych wielowymiarowych. Poruszone zostaną metody analizy głównych składowych, analizy czynnikowej. Dalej, także metody klasyfikacji obiektów wielowymiarowych, przy czym nacisk zostanie położony na metody grupowania podziałowego. Studenci poznają także sposoby znajdowania liniowego porządku na obiektach wielowymiarowych. |
Pełny opis: |
Wprowadzenie do przedmiotu i programu R Statystyka opisowa w R - miary położenia, zróżnicowania i asymetrii Testy parametryczne i nieparametryczne Zagadnienia wstępne: istota i zakres statystycznej analizy wielowymiarowej, podstawowe metody analizy wielowymiarowej, istota obserwacji wielowymiarowych, macierz wariancji-kowariancji, macierz korelacji, współczynniki korelacji (Pearsona, rang Spearmana, Kendala tau-B, Gamma), korelacja cząstkowa Analiza głównych składowych: istota i cel analizy składowych głównych, metoda Hotellinga wyznaczania głównych składowych, interpretacja geometryczna Analiza głównych składowych: etapy analizy, interpretacja wyników, przykłady zastosowań Pierwsza praca zaliczeniowa Analiza wariancji i kowariancji Analiza skupień: istota, obszary zastosowań i cele analizy skupień, typy grupowania (przez podział, przez hierarchię), miary podobieństwa i zróżnicowania obiektów, metryki, procedury normalizacji zmiennych Grupowanie podziałowe: idea grupowania podziałowego, iteracyjne metody transferu, metoda k-średnich Porządkowanie liniowe: istota, metoda wzorca Prezentacje wyników własnych analiz cz.1 Prezentacje wyników własnych analiz cz.2 |
Literatura: |
Andrzej Balicki, Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2009 |
Efekty uczenia się: |
A) Wiedza Student ma podstawową wiedzę o miejscu wielowymiarowej statystyki matematycznej w systemie nauk społecznych i ekonomicznych. Student rozumie zastosowanie wielowymiarowej statystki matematycznej w praktyce gospodarczej Student zna i rozumie ograniczenia metod wykorzystywanych w analizie wielowymiarowej Student zna i rozumie potrzebę stosowania podstawowych narzędzi redukcji wymiaru danych wielowymiarowych tj. analiza głównych składowych Student rozumie cele i sposoby klasyfikacji obiektów wielowymiarowych Student rozumie ideę grupowania podziałowego Student ma wiedzę na temat porządkowania liniowego obiektów wielowymiarowych, zna metodę wzorca Student ma wiedzę na temat sposobów pozyskiwania i przetwarzania danych, a także związane z tym ograniczenia S1A_W01, S1A_W04, S1A_W06, S1A_W10 B) Umiejętności Student potrafi wykorzystać zdobytą podstawową wiedzę teoretyczną i pozyskiwać dane do analizowania konkretnych procesów i zjawisk społecznych Student potrafi interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski na ich podstawie Student potrafi wykorzystać poznane metody statystyki wielowymiarowej do analizy podstawowych problemów społeczno-ekonomicznych S1A_U01, S1A_U02, S1A_U07, S1A_U08, S1A_U10 C) Kompetencje społeczne Student rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie Student potrafi współdziałać i pracować w grupie Student potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania Student potrafi uzupełniać i doskonalić nabytą wiedzę i umiejętności S1A_K01, S1A_K02, S1A_K03, S1A_K06 |
Metody i kryteria oceniania: |
Zaliczenie przedmiotu odbywa się na podstawie egzaminu pisemnego, którego zaliczenie jest warunkiem koniecznym otrzymania końcowej oceny pozytywnej i stanowi 70% tej oceny. Dodatkowo 30% oceny końcowej stanowią: praca zaliczeniowa (wykonanie zadania przy komputerach) oraz prezentacja wyników własnej analizy. Dopuszczalne są dwie nieobecności na zajęciach. |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2023-10-01 - 2024-01-28 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT KON
KON
KON
KON
|
Typ zajęć: |
Konwersatorium, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Aneta Dzik-Walczak, Małgorzata Kalbarczyk | |
Prowadzący grup: | Aneta Dzik-Walczak, Małgorzata Kalbarczyk | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (zakończony)
Okres: | 2024-10-01 - 2025-01-26 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ KON
KON
KON
PT |
Typ zajęć: |
Konwersatorium, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Aneta Dzik-Walczak, Damian Zięba | |
Prowadzący grup: | Aneta Dzik-Walczak, Damian Zięba | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.