Prognozowanie i symulacje

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	WLORXCNL-85-PS
Kod Erasmus / ISCED:	(brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu:	Prognozowanie i symulacje
Jednostka:	Wydział Cybernetyki
Grupy:
Punkty ECTS i inne:	(brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta. zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia:	polski
Forma studiów:	niestacjonarne
Rodzaj studiów:	I stopnia
Rodzaj przedmiotu:	obowiązkowy
Forma zajęć liczba godzin/rygor:	wykład/10 laboratorium/8
Przedmioty wprowadzające:	Podstawy matematyki Metody i narzędzia statystyki w bezpieczeństwie
Programy:	Bezpieczeństwo narodowe/Bezpieczeństwo zasobów informacyjnych
Autor:	dr hab. inż, Ryszard Antkiewicz, prof. WAT
Bilans ECTS:	LICZBA GODZIN REALIZOWANYCH PRZY BEZPOŚREDNIM UDZIALE NAUCZYCIELA / GODZINY KONTAKTOWE/ 18 g. - 1,5 ECTS Udział w wykładach 10 g. - 0,5 ECTS Udział w laboratoriach 8g. - 1 ECTS SAMODZIELNA PRACA STUDENTA / GODZINY NIEKONTAKT. 40 g. - 1,5 ECTS Przygotowanie do wykładu 10g. - 0,5 ECTS Przygotowanie do ćwiczeń, laboratoriów 16g. - 0,5 ECTS Przygotowanie do egzaminu / kolokwium 14g. - 0,5 ECTS CAŁKOWITE OBCIĄŻENIE STUDENTA 58 g. - 3 ECTS
Skrócony opis:	Prognozowanie z uwzględnieniem modelu trendu i odchyleń cyklicznych. Modele adaptacyjne. Modele naiwne i średnie ruchome. Modele wygładzania wykładniczego: Browna, Holta i Wintersa. Regresja wieloraka.
Pełny opis:	Wprowadzenie do prognozowania i symulacji: W - 2 Prognozowanie z wykorzystaniem liniowych modeli trendu: W - 2/ L - 2 Prognozowanie z wykorzystaniem nieliniowych modeli trendu: W- 2/ L- 2 Prognozowanie z wykorzystaniem modeli adaptacyjnych: W - 2/ L - 2 Prognozowanie z wykorzystaniem modeli regresji wielorakiej: W - 2/ L - 2
Literatura:	Podstawowa 1. Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne - teoria, przykłady, zadania, PWE 2003 2. Borkowski B., Dudek H., Szczęsny W., Ekonometria. Wybrane zagadnienia, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa 2004 Literatura dodatkowa 1. Witkowska D., Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania, OFICYNA EKONOMICZNA 2005 2. Maddala G.S., Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006
Efekty uczenia się:	K1 - Ma wiedzę o wykorzystaniu metod matematycznych, informatyki i statystycznej obróbki danych oraz prostego wnioskowania statystycznego do rozwiązywania problemów z zakresu obronności i bezpieczeństwa państwa. U1 - Potrafi stosować narzędzia, metody i techniki komputerowego prowadzenia analiz ilościowych, opracowywania prognoz prostych, wariantowych i opartych na modelach tendencji rozwojowej. U2 - Potrafi prowadzić eksperymenty prognostyczne i symulacyjne w celu wyznaczania prognoz i symulowania z wykorzystaniem pakietów programowych: biurowych, statystycznych, symulacyjnych.
Metody i kryteria oceniania:	1.Laboratoria zalicza się na podstawie ocen 2 zadań realizowanych indywidualnie 2. Podstawa zaliczenia przedmiotu jest sprawdzian polegający na samodzielnym rozwiązaniu 2 zadań prognostycznych w trakcie trwania zajęć.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Wojskowa Akademia Techniczna.