Analiza statystyczna danych środowiskowych OS-SI7O>ANLSTATDS

celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi metodami statystycznymi przydatnymi do analiz danych środowiskowych.
Po ukończonym kursie:

student/ka ma wiedzę ze statystyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk zachodzących w środowisku przyrodniczym.

student/ka potrafi dokonać analiz statystycznych po uprzednim rozpoznaniu typu danych, sprawdzeniu założeń i wyboru odpowiedniego testu. Jest w stanie zapisać i uruchomić skrypt programu korzystając z języka i środowiska R, umie dokonać analizy graficznej poprzez wykonanie rysunków.

student/ka posiadł/a umiejętność pracy w grupie.

W cyklu 2021/2022-Z:

celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi metodami statystycznymi przydatnymi do analiz danych środowiskowych. Po ukończonym kursie:

student/ka ma wiedzę ze statystyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk zachodzących w środowisku przyrodniczym.

student/ka potrafi dokonać analiz statystycznych po uprzednim rozpoznaniu typu danych, sprawdzeniu założeń i wyboru odpowiedniego testu. Jest w stanie zapisać i uruchomić skrypt programu korzystając z języka i środowiska R, umie dokonać analizy graficznej poprzez wykonanie rysunków.

student/ka posiadł/a umiejętność pracy w grupie.

W cyklu 2024/2025-Z:

celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi metodami statystycznymi przydatnymi do analiz danych środowiskowych. Po ukończonym kursie:

student/ka ma wiedzę ze statystyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk zachodzących w środowisku przyrodniczym.

student/ka potrafi dokonać analiz statystycznych po uprzednim rozpoznaniu typu danych, sprawdzeniu założeń i wyboru odpowiedniego testu. Jest w stanie zapisać i uruchomić skrypt programu korzystając z języka i środowiska R, umie dokonać analizy graficznej poprzez wykonanie rysunków.

student/ka posiadł/a umiejętność pracy w grupie.

Koordynatorzy przedmiotu

Damian Chmura

Ocena końcowa

Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest:

obecność na zajęciach: dopuszcza się jedną usprawiedliwioną nieobecność, którą należy odrobić;
uzyskanie pozytywnej oceny ze sprawozdania;
uzyskanie co najmniej 10 punktów zaliczeniowych z kolokwium; punkty zaliczeniowe obejmują:

- ocenę pracy studenta podczas zajęć (do 5 pkt.), - ocenę z repetytorium (do 15 pkt.).

Wymagania wstępne

Zaliczenie kursu matematyki

Literatura podstawowa

Łomnicki, A. 2007. Wprowadzenie do statystyki przyrodników. Wydawnictwo Naukowe PWN. Wołek, J. 2006. Wprowadzenie do statystyki dla biologów. Wydawnictwo Naukowe Akademii Pedagogicznej. Biecek P. 2008. Przewodnik po pakiecie R. Monografia. Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław. Komsta Ł. 2004. Wprowadzenie do środowiska R. [www.komsta.net/teksty/r.pdf].

Literatura uzupełniająca

Gatnar, E., & Walesiak, M. 2009. Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R. PWN, Warszawa. Quick J.M. 2012. Analiza statystyczna w środowisku R dla początkujących Dobosz, M. 2004. Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT. Ferguson G.A., Takane Y. 2008. Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Wyd. III. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Programy komputerowe: Darmowy program R (licencja GNU General Public License ver. 2, 3). R Core Team. 2017. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.

Analiza statystyczna danych środowiskowych OS-SI7O>ANLSTATDS

Koordynatorzy przedmiotu

<b>Ocena końcowa</b>

<b>Wymagania wstępne</b>

<b>Literatura podstawowa</b>

<b>Literatura uzupełniająca</b>

<b>Inne informacje</b>