3813100058

	statystycznych. Wprowadzanie danych i ich modyfikacja.
La2	Konstrukcje przedziałów ufności dla parametru rozkładu dwumianowego. Symulacyjne porównania różnych przedziałów ufności w przypadku małej liczby danych.	2
La3	Konstrukcja obszarów ufności dla parametru rozkładu wielomianowego w oparciu o przedziały ufności dla parametru rozkładu dwumianowego.	2
La4	Tabele dwuwymiarowe dla danych wielomianowych i produktu danych wielomianowych. Estymacja NW parametrów modelu dla danych wielomianowych.	2
La5	Test chi-kwadrat Pearsona, test IW i dokładne testy niezależności w tabelach dwuwymiarowych.	2
La6	Model log-liniowy w parametryzacji typu ANOVA dla danych wielomianowych i produktu danych wielomianowych. Model log-liniowy w parametryzacji typu ANOVA dla danych wielomianowych i produktu danych wielomianowych.	2
La7	Estymatory największej wiarogodności współczynników modelu log-liniowego.	2
La8	Testowanie hipotez dotyczących współczynników poznanych modeli przy wykorzystaniu testu opartego na ilorazie wiarogodności.	2
La9	Testowanie hipotez przy wykorzystaniu testu chi-kwadrat Pearsona i testów dokładnych.	2
LalO	Wybór modelu.	2
Lali	Modele dla danych wielomianowych zależnych (powiązanych). Testowanie symetrii, ąuasi symetrii, quasi niezależności.	2
Lal 2	Obliczanie miar zgodności i ich interpretacja dla konkretnych danych.	2
Lal 3	Model Bradley’a-Terry’ego.	2
Lal4	Modele dla danych wielomianowych zależnych (powtarzanych).	2
Lal5	Wnioskowania statystyczne dla modelu łańcucha Markowa w oparciu o model log-liniowy.	2
	Suma godzin	30

_STOSOWANE NARZĘDZIA DYDAKTYCZNE_

1.    Wykład informacyjny, problemowy - metoda tradycyjna i prezentacja multimedialna.

2.    Laboratorium.

3.    Konsultacje.

4.    Praca własna studenta - przygotowanie raportów z analizy danych._

OCENA OSIĄGNIĘCIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA

Oceny (F - formująca (w trakcie semestru), P - podsumowująca (na koniec semestru)

Numer efektu kształcenia

Sposób oceny osiągnięcia efektu kształcenia

3