Kod przedmiotu 07 59 1112 60
Liczba punktów ECTS 4
Nazwa przedmiotu w języku prowadzenia
Fundamentals of Data Analysis
Nazwa przedmiotu w języku polskim Fundamentals of Experimental Data Analysis (Podstawy analizy danych doświadczalnych)
Nazwa przedmiotu w języku angielskim
Fundamentals of Data Analysis
Język prowadzenia zajęć angielski
Poziom studiów studia pierwszego stopnia
Kierownik przedmiotu dr inż. Ewa Pastorczak
Realizatorzy przedmiotu
Formy zajęć i liczba godzin w semestrze
Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Inne Suma godzin w semestrze
Godziny kontaktowe 20 20 20 0 60
Czy e-learning Nie Nie Nie Nie Nie Nie
Kryteria oceny (waga) 0,30 0,40 0,30 0,00
Cel przedmiotu
  1. Zapoznanie studentów ze statystycznymi metodami analizy danych doswiadczalnych.
  2. Zapoznanie studentów z teorii bledów.
  3. Zapoznanie studentów z zasadami przygotowywania ukladów i procedur pomiarowych.
  4. Przygotowanie studentów do prawidlowego gromadzenia, analizy i przedstawiania danych doswiadczalnych.
Efekty kształcenia
  1. Student powinien porafic optymalnie zaprojektowac lub zestawic uklad pomiarowy (FFT1A_W19, FFT1A_U18)
  2. Student powinien porafic okreslic zródla bledów pomiarowych (FFT1A_W19, FFT1A_W11)
  3. Student powinien porafic interpretowac wyniki testów statystycznych (FFT1A_W04, FFT1A_U15)
  4. Student powinien porafic przeprowadzac analize statystyczna wyników pomiarów i ich bledów (FFT1A_U15)
  5. Student powinien porafic prawidlowo gromadzic i prezentowac wyniki pomiarów (FFT1A_U21)
Metody weryfikacji efektów kształcenia
Pisemny sprawdzian (LO 1-2)
Test praktyczny (LO 3-4)
Udzial w cwiczeniach rachunkowych i laboratoryjnych (LO 2 -5)
Raporty z wykonanych cwiczen laboratoryjnych (LO 4-5)

Ocena koncowa jest srednia z ocen z kolokwium teoretycznego (30%) i kolokwium praktycznego (40%) oraz sredniej oceny z laboratorium (30%)
Wymagania wstępne
Znajomosc matematyki na poziomie szko?y ponadgimnazjalnej
Treści kształcenia z podziałem na formy
WYKLAD
1. Dedukcja i indukcja. Organizacja badan naukowych. Zasady planowania badan. Logika
eksperymentu. Zdrowy rozsadek w eksperymentach.
2. Teoria bledów. Rodzaje bledów. Klasa niedokladnosci. Wnioskowanie w teorii bledów.
Sposoby redukcji bledów arytmetycznych. Obliczanie bledów w praktyce - blad sumy,
róznicy, iloczynu, ilorazu. Prawo przenoszenia bledów
3. Wybrane zagadnienia z rachunku prawdopodobienstwa i statystyki
matematycznej.Rozklady prawdopodobienstwa stosowane w fizyce i analizie danych.
4. Hipotezy statystyczne. Parametry rozkladu zmiennej losowej. Wnioskowanie
statystyczne. Estymacja parametryczna - wazniejsze estymatory. Wybrane programy
statystyczne.
5. Testowanie hipotez statystycznych. Testy parametryczne i testy nieparametryczne.
7. Analiza wariancji. Schemat jednoczynnikowy i dwuczynnikowy. Schemat kwadratu
lacinskiego. Program ANOVA i jego zastosowanie w badaniach eksperymentalnych.
8. Zarzadzanie zbiorami danych. Wyniki odbiegajace - sposoby wykrywania i eliminacji.
Prawo grubego bledu. Testy Dixona, Grubbsa, Youdena i Cochrana.
9. Korelacja i regresja. Przypadek dwóch zmiennych. Korelacja i regresja dla wiekszej
ilosci zmiennych.
10. Metody estymacji parametrycznej. metoda najmniejszych kwadratów i metoda
najwiekszej wiarygodnosci.
11. Poprawianie precyzji pomiarów. Zastosowanie transformaty Fouriera. Wygladzanie
krzywych. Graniczenie mozliwosci pomiarów. Obliczenia. Znaczenie obliczen.
Sprawdzanie wyrazen algebraicznych. Dopasowanie równania empirycznego.
Interpolacja. Programy matematyczne.
12. Zapisywanie i prezentacja wyników pomiarów. Zapisywanie wyników eksperymentu.
Wykresy i rysunki pogladowe. Wybrane programy graficzne i prezentacyjne.
Przygotowywanie publikacji naukowej.

CWICZENIA RACHUNKOWE
W ramach cwiczen studenci dokonuja analizy przykladowych zestawów danych
doswiadczalnych.

LABORATORIUM
Studenci wykonuja proste cwiczenia laboratoryjne i przygotowuja z nich raporty
Literatura podstawowa
  1. R. Lyman Ott, An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, Duxbury Press 1984
  2. O. Andersson, Experiment!: Planning, Implementing and Interpreting, John Wiley & Sons, 2012
Literatura uzupełniająca
  1. Linnik J.W., "Metoda najmniejszych kwadratów i teoria opracowywania obserwacji", PWN, Warszawa 1962.
  2. Gajek L., Kaluszka M., "Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody", WNT, Warszawa 1994.
  3. Squires G.L., "Practical Physics", Cambridge University Press 2001.
  4. Abramowicz H., "Jak analizowac wyniki pomiarów", PWN, Warszawa 1992.
  5. J. R. Taylor, An Introduction to Error Analysis: The Study of Uncertainties in Physical Measurements, University Science Books, 1997.
Przeciętne obciążenie godzinowe studenta pracą własną
27
Uwagi
Brak uwag
Aktualizacja