Ka rt a p rz edmiotu W y d z i a ł : W y d z i a ł Z a r z ą d z a n i a K i e r u n e k : I n f o r m a t y k a i E k o n o m e t r i a I. I nfor macje pod sta wowe Nazwa przedmiotu Analiza wielowymiarowa Nazwa przedmiotu w j. ang. Język prowadzenia przedmiotu polski Kody/Specjalności WZ-ST2-IE-In-12/13Z- ANAL Informatyka ekonomiczna WZ-ST2-IE-Zi-12/13Z- ANAL Zarządzanie informacjami WZ-ST2-IE-Mo-12/13Z- ANAL Modelowanie i prognozowanie procesów gospodarczych Profil przedmiotu Ogólnoakademicki Kategoria przedmiotu kierunkowe lub ogólne Typ studiów 2. (studia magisterskie) Liczba semestrów/semestr 1/2 Liczba godzin stacjonarne: Wykłady: 15 Ćwiczenia: 30 niestacjonarne: Wykłady: 9 Ćwiczenia: 18 Liczba punktów ECTS stacjonarne: 5 niestacjonarne: 5 Analiza wielowymiarowa Krajowe Ramy Kwalifikacji strona 1 z 9 II . Wy mag an ia wstę pne Lp. Opis 1 kurs zakłada znajomość podstawowych zagadnień wykładanych na kursach: statystyka matematyczna, rachunek prawdopodobieństwa, elementy algebry liniowej z geometrią II I. Cele prze dm iotu Kod Opis C1 Świadomość znaczenia wielowymiarowej analizy danych w badaniach ekonomicznych i praktyce gospodarczej. Rozumienie zalet i wad tzw. klasycznej wielowymiarowej analizy statystycznej. C2 Umiejętność samodzielnego prowadzenia prostych badań oraz analizowania wielowymiarowych zjawisk ekonomicznych. C3 Umiejętność samodzielnego poszerzania swojej wiedzy, rozszerzania kompetencji analitycznych, wzbogacania warsztatu w odpowiedzi na zapotrzebowanie zgłaszane ze strony praktyki gospodarczej. IV . Realiz ow ane efe k ty k sz tał cen ia Kod Kat. Opis KEK E1 W Zdobycie warsztatu badawczego umożliwiającego samodzielne prowadzenie prostych wielowymiarowych analiz statystycznych. Umiejętność poszerzania swojej wiedzy w odpowiedzi na napotykane wyzwania ze strony praktyki gospodarczej. WZ-ST2-IE-W04-12/13Z WZ-ST2-IE-W09-12/13Z WZ-ST2-IE-W10-12/13Z E2 U Umiejętność doboru zestawu metod statystycznych do rozważanego zagadnienia ekonomicznego. Umiejętność przeformułowania zagadnienia merytorycznego na język wielowymiarowej analizy danych. Umiejętność prezentacji uzyskanych wyników w postaci wykresów, prezentacji, opracowań. WZ-ST2-IE-U03-12/13Z WZ-ST2-IE-U07-12/13Z WZ-ST2-IE-U08-12/13Z WZ-ST2-IE-U10-12/13Z E3 K Umiejętność krytycznego spojrzenia na wyniki przeprowadzonej analizy, trafność wyboru metod statystycznych, trafność interpretacji merytorycznej. Umiejętność uzyskiwania wyników badawczych możliwie za pomocą możliwie najprostszych środków, za pomocą możliwie najniższych kosztów badania. Umiejętność dobrej organizacji swojej pracy. WZ-ST2-IE-K01-12/13Z
(…)
…,
macierz wariancji, macierz korelacji oraz ich własności: niezmienniczość afiniczna, ekwiwariancja.
Przykłady ich zastosowań, ich wady oraz zalety, porównanie z miarami jednowymiarowymi, wybrane
przekształcenia zamiennych - przekształcenie składowych głównych, przekształcenie skalujące,
przekształcenie Mahalanobisa.
2
2
W3
Elementy wielowymiarowej statystyki matematycznej. Populacja i próba, własności procedur
statystycznych, wielowymiarowe prawa wielkich liczb i centralne twierdzenia graniczne. Rozkłady
warunkowe, warunkowy wektor wartości oczekiwanych, warunkowa macierz wariancji. Szybkość zbieżności
estymatora z próby, złożoność obliczeniowa procedury statystycznej. Wielowymiarowy rozkład normalny,
wielowymiarowy rozkład Studenta t, rozkład Wisharta, Hotellinga T2, Wilksa lambda, rozkład funkcji…
… z realizacji efektu E1 + 40% * ocena z realizacji efektu E2 + 20% * ocena z realizacji efektu E3
Krajowe Ramy Kwalifikacji
strona 6 z 9
Analiza wielowymiarowa
IX. Obciążenie pracą studenta
Liczba godzin
Rodzaj aktywności
stacjonarne
niestacjonarne
Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim wynikające z planu studiów
45
27
Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim w ramach konsultacji (np. prezentacji,
projektów)
10
10
Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim w ramach zaliczeń i egzaminów
4
3
Przygotowanie do zajęć (studiowanie literatury, odrabianie prac domowych itp.)
25
30
Zbieranie informacji, opracowanie wyników
10
10
Przygotowanie raportu, projektu, referatu, prezentacji, dyskusji
11
15
Przygotowanie do kolokwium, zaliczenia, egzaminu
20
30
Suma godzin
125
125
5
5
Liczba punktów ECTS
Krajowe…
… czasowych, metody data mining, sieci neuronowe, statystykę odporną. Wybór
konkretnego zestawu zagadnień zależy od zainteresowań studentów.
2
1
Ćwiczenia
Kod
Opis
D (30) Z (18)
C1
Wprowadzenie do środowiska programistycznego przeznaczonego do prowadzenia obliczeń
statystycznych i symulacji (np. środowiska R, SciLab, Matlab, Mathemtica). Przegląd szczególnie
użytecznych w statystyce wielowymiarowej technik…
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)