Metody analizy danych
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | WELEAWSM-MAD |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Metody analizy danych |
Jednostka: | Wydział Elektroniki |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Forma studiów: | stacjonarne |
Rodzaj studiów: | II stopnia |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowy |
Forma zajęć liczba godzin/rygor: | W 20/+; C 16/+; L 8/+ |
Przedmioty wprowadzające: | Analiza matematyczna: wielomiany. Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna: testowanie hipotez, estymatory. Podstawy metrologii: szacowanie niepewności pomiarowej, zbiory danych. Metodyka i techniki programowania: podstawy pracy w środowisku Matlab. |
Programy: | Elektronika i telekomunikacja / Radionawigacja |
Autor: | dr inż. Stanisław Konatowski |
Skrócony opis: |
Metody statystyczne analizy i integracji danych wykorzystywanych w procesie opisu i oceny prostych i złożonych systemów radioelektronicznych. Statystyczne metody przetwarzania danych w ekstrakcji informacji pomiarowej i opracowaniu wyników eksperymentu. |
Pełny opis: |
Wykład / Wykłady ilustrowane prezentacjami komputerowymi w celu dostarczenia wiedzy określonej efektami W1, W2 Tematy wykładów: 1. Rachunek błędów: Błąd a niepewność. Szacowanie niepewności dla pomiaru prostego i pomiarów wielokrotnych. Przenoszenie niepewności. Przykłady. 2. Zarządzanie zbiorami danych – obserwacje nietypowe, sposoby eliminacji wyników odbiegających – prawo błędu grubego, kryterium Chauveneta, testy: Dixona, Grubbsa, Youdena, Cochrana o Hartleya. Przykłady. 3. Zarządzanie zbiorami danych – łączenia pomiarów osobnych – średnie ważone. Przykłady. 4. Metoda najmniejszych kwadratów. Aproksymacja liniowa i wielomianowa. Uogólnione własności metody najmniejszych kwadratów. Przykłady. 5. Estymacja punktowa i przedziałowa. 6. Metody największej wiarygodności – funkcja i iloraz wiarygodności. Estymatory o minimalnej wariancji. Własności asymptotyczne funkcji wiarygodności. 7. Testowanie hipotez statystycznych. Wybrane testy parametryczne i testy nieparametryczne. 8. Korelacja i regresja. 9. Wybrane techniki stosowane w analizie wyników eksperymentu - analiza szeregów czasowych. Ćwiczenia rachunkowe / Ćwiczenia audytoryjne polegające na aktywnej współpracy z prowadzącym zajęcia przy rozwiązywaniu zadań w celu opanowania umiejętności U1, U2 Tematy ćwiczeń i ich zakres tematyczny: 1. Zarządzanie zbiorami danych – eliminacja wyników odbiegających przy pomocy kryterium Chauveneta oraz wybranych testów. 2. Łączenia pomiarów osobnych – średnie ważone. 3. Zastosowanie metody największej wiarygodności w analizie danych. 4. Metoda najmniejszych kwadratów – aproksymacja liniowa. 5. Metoda najmniejszych kwadratów – aproksymacja wielomianowa. 6. Estymacja punktowa i przedziałowa. 7. Testowanie hipotez przez wybrane testy parametryczne. 8. Obliczanie współczynników korelacji i regresji. Ćwiczenia laboratoryjne / Ćwiczenia laboratoryjne polegające na wykonywaniu przez grupę studentów czynności w celu opanowania umiejętności U1 oraz kompetencji społecznej K1, K2, K3 Tematy ćwiczeń laboratoryjnych i zakres tematyczny 1. Zarządzanie zbiorami danych. Wykrywanie obserwacji nietypowych oraz – łączenia pomiarów osobnych. 2. Metody największej wiarygodności. Badanie estymatorów o minimalnej wariancji. 3. Metoda najmniejszych kwadratów. Wyznaczanie aproksymacji liniowej i wielomianowej dla wybranych danych eksperymentalnych. 4. Estymacja punktowa / przedziałowa dla wybranych danych eksperymentalnych. |
Literatura: |
Podstawowa: Zięba A.: Analiza danych w naukach ścisłych i technice, 2013 Taylor J. R.: Wstęp do analizy błędu pomiarowego, 1999, 1995 Uzupełniająca: Chwaleba A., Poniński M., Siedlecki A.: Metrologia elektryczna, 2010 Kwiatkowski W.: Metody automatycznego rozpoznawania wzorców, 2007 Brandt S.: Analiza danych, 1999 |
Efekty uczenia się: |
W1 / Student ma pogłębioną wiedzę z problematyki szacowania niepewności dla prostego pomiaru i pomiarów wielokrotnych / K_W01, K_W12. W2 / Student potrafi dobierać metody przetwarzania danych w ekstrakcji informacji pomiarowej i opracowaniu wyników eksperymentu / K_W07. U1 / Student potrafi wykorzystać poznane metody statystyczne analizy i integracji danych wykorzystywanych w procesie opisu i oceny złożonych systemów radioelektronicznych / K_U06. U2 / Student posada umiejętność wykorzystania specjalistycznego oprogramowania do zarządzania zbiorami danych / K_U09. K1 / Rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób / K_K01. K2 / Potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role / K_K03. K3 / Student rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu informacji i opinii dotyczących osiągnięć elektroniki i telekomunikacji, podejmuje starania, aby przekazywać takie informacje i opinie w sposób powszechnie zrozumiały, przedstawiając różne punkty widzenia / K_K07. |
Metody i kryteria oceniania: |
Przedmiot zaliczany jest na podstawie: zaliczenia pisemnego obejmującego program wykładów, zaliczenia ćwiczeń rachunkowych i zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych. Warunkiem dopuszczenia do zaliczenia wykładów jest uzyskanie oceny pozytywnej z ćwiczeń rachunkowych (ocena z odpowiedzi w trakcie ćwiczeń i wyników kolokwiów) i z ćwiczeń laboratoryjnych (ocena na podstawie kolokwiów wstępnych, pracy bieżącej i ocen ze sprawozdań). Przedmiot jest zaliczany w formie pisemnej na ocenę, a warunkiem koniecznym uzyskania zaliczenia jest uzyskanie oceny pozytywnej Osiągnięcie poszczególnych efektów kształcenia weryfikowane są następująco: - efekty z kategorii wiedzy weryfikowane są na zaliczeniu, - efekty z kategorii umiejętności weryfikowane są w trakcie ćwiczeń rachunkowych, laboratoryjnych oraz w pewnym zakresie na zaliczeniu, - efekty z kategorii kompetencji społecznych weryfikowane są w trakcie ćwiczeń laboratoryjnych. |
Właścicielem praw autorskich jest Wojskowa Akademia Techniczna.