7862366061

Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska
Nazwa programu kształcenia (dyscypliny)	Inżynieria środowiska	Poziom i forma studiów: III stopnia, stacjonarne
Nazwa przedmiotu:	RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA, STATYSTYKA I STOCHASTYKA	Kod przedmiotu: IB1001
Rodzaj przedmiotu:	obowiazkowv/obieralnv semestr: I	Punkty ECTS: 2
Liczba godzin w semestrze:	W-30 C-0 L-0 Ps-0 S-0
Przedmioty wprowadzające:
Założenia i cele przedmiotu:	Omówić modelowanie matematyczne danych empirycznych z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi statystycznych. Zapoznać z problemami rachunku prawdopodobieństwa, teorią procesów stochastycznych i estymacji. Przedstawić zarys metod zastosowania rachunku prawdopodobieństwa i statystyki w inżynierii. Scharakteryzować możliwości wykorzystania metod probabilistyki w naukach inżynierskich. Nauczyć metod wykorzystania rachunku prawdopodobieństwa i statystyki w badaniach naukowych
Forma zaliczenia:	Egzamin/Zaliczenie
Treści programowe:	Podstawowe wzory rachunku prawdopodobieństwa. Zmienne losowe. Parametry rozkładu zmiennej losowej. Funkcje tworzące prawdopodobieństwa. Funkcje charakterystyczne. Regresja wieloraka. Niektóre rozkłady prawdopodobieństwa. Twierdzenia graniczne. Łańcuchy Markowa. Procesy stochastyczne. Momenty z próby i ich funkcje. Testy istotności. Teoria estymacji. Metody i schematy losowania. Zarys wiadomości o analizie wariancyjnej. Ogólna teoria testów
Efekty kształcenia	Minimum 4, maksimum 8 efektów kształcenia: wiedza-umiejętności-kompetencje. Każdy efekt kształcenia musi być weryfikowalny.
EKJ IŚ3_W01,	doktorant wyznacza prawdopodobieństwo, estymuje parametry, stawia i weryfikuje hipotezy parametryczne i nieparametryczne
EK_2 IŚ3.W03	doktorant bada zależność zmiennych losowych metodami korelacji i regresji
EK_3 IŚ3JJ01	doktorant korzysta z różnych źródeł baz danych w badaniach naukowych
EK_4 IŚ3.K03	doktorant posługuje się metodami statystycznymi w badaniach inżynierskich
Literatura	[1]    Plucińska A., Pluciński E., Probabilistyka. Rachunek prawdopodobieństwa, statystyka matematyczna, procesy stochastyczne, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa 2006 [2]    Sobczyk M.,Statystyka matematyczna, Wyd. C.H. Beck, Warszawa 2010. [3]    Richard L. Scheaffer, Madhuri S. Mulekar, James T. McClave: Probability and statistics for engineers. Boston : Brooks/Cole: Cengage Learning, 2011