Elementy analizy statystycznej danych środowiskowych (A) 1900-3-EASA-ZAS
Zajęcia realizowane w ramach projektu „Zintegrowany Program Rozwoju Dydaktyki – ZIP 2.0”,
współfinansowanego ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego – Program Fundusze Europejskie dla
Rozwoju Społecznego 2021-2027 (FERS) (nr umowy: FERS.01.05-IP.08-0365/23-00).
W ramach zajęć studenci poznają znaczenie analizy statystycznej w badaniach środowiskowych.
Statystyka na tych zajęciach jest narzędziem wspierającym proces podejmowania decyzji. Na ćwiczeniach są przybliżane zagadnienia z
zakresu etyki oraz odpowiedzialnego stosowania narzędzi statystycznych. Na zajęciach poruszony zostanie również temat replikowalności badań.
Na zajęciach poruszona zostanie tematyka związana z projektowaniem badań statystycznych z uwzględnieniem metodyki reprezentacyjnej.
Studenci będą mieli również możliwość interpretowania wyników badań statystycznych z wykorzystaniem wyników testów statystycznych oraz
przedziałów ufności.
W praktyczny sposób, na podstawie danych środowiskowych oraz społeczno-ekonomicznych (dane meteorologiczne, emisje, stężania,
ładunki zanieczyszczeń, przepływy, stany wody, zawartość metali itp.) zostaną przedstawione analizy korelacji, regresji, wariancji (ANOVA) i
szeregów czasowych.
Studenci zapoznają się też z podstawowymi metodami analizy szeregów czasowych danych środowiskowych, ze szczególnym uwzględnieniem
danych klimatologicznych. Skupią się na rozpoznaniu różnych form zmienności czasowej, występujących w szeregach meteorologicznych (np.
trendy, cykliczność, fluktuacje). Poznają także metody oceny ich istotności statystycznej. Omówione też zostaną metody delimitacji anomalii i
ekstremów.
Szczególny nacisk będzie położony na interpretację i wnioskowanie a także na projektowanie badania statystycznego na potrzeby raportów
analitycznych i NRL.
Ćwiczenia prowadzone są odpowiednio do poziomu zaawansowania studenta – ćwiczenia A i ćwiczenia B
Nakład pracy studenta: 3 ECTS = 3 × 25h = 75h (w bezpośrednim kontakcie 2 ECTS). W tym:
Zajęcia (ćwiczenia) = 20 h
Samodzielne przygotowanie do ćwiczeń 10 h
Kierunek podstawowy MISMaP
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
S6_W06, S6_U02, S6_U04, S6_K03, S6_K07
Efekty uczenia się:
w zakresie wiedzy
Student potrafi wymienić i omówić:
-metody statystyczne takie jak: analiza korelacji, regresji, wariancji
-metody analizy trendu, metody filtrowania danych, w tym metodę średnich ruchomych oraz odchyleń od średniej i oceny ich powości/anomalności..
w zakresie umiejętności
Student poprawnie dobiera i stosuje metody analizy szeregów czasowych:
analizę trendu łącznie z oceną jego istotności statystycznej, średnie ruchome oraz metody detekcji zjawisk ekstremalnych.
Student umie poprawnie interpretować wyniki testów statystycznych, jak również umie posługiwać się przedziałami ufności i predykcji.
w zakresie postaw
Po ukończeniu niniejszego kursu studenci nie obawiają się stosować narzędzi statystycznych jako pomocy w procesie decyzyjnym.
Równocześnie mają świadomość ograniczeń metod statystycznych i ostrożnie formułują wnioski wynikające z wyników analiz statystycznych.
Kryteria oceniania
Zaliczenie na ocenę: prace zaliczeniowe, kolokwium
Literatura
Jażdżewska I., 2019, Statystyka. Podręcznik dla studentów turystyki i rekreacji,
Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź
Kossowska-Cezak U., Martyn D., Olszewski K., 2000, Meteorologia i klimatologia – pomiary – obserwacje – opracowania, PWN, Warszawa.
Łomnicki A., 2014, Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, PWN, Warszawa.
McKillup S., Darby Dyar M., 2010, Geostatistics Explained. An Introductory Guide for Earth Scientists.
Pruchnicki J., 1987, Metody opracowań klimatologicznych, PWN, Warszawa.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: