Statystyka II: modele liniowe 3501-KOG-MS1-S2
Studenci podczas zajęć będą poznawali założenia teoretyczne prezentowanych modeli oraz przećwiczą właściwe sposoby ich analizy. W szczególności, w ramach repetytorium z algebry liniowej i analizy matematycznej, będą mieli możliwość przygotowania się do poznawania formalnych podstaw analiz statystycznych.
Własności (założenia, ograniczenia i możliwości wnioskowania) poszczególnych modeli studenci będą poznawali zarówno w postaci teoretycznego wykładu, jak i za pomocą „kartki i ołówka” – posługując się zapisami formalnymi albo prostymi problemami dającymi się rozwiązać bez użycia komputera.
Materiał teoretyczny poznany w ten sposób będzie ćwiczony w formie warsztatowej, z udziałem zarówno wykładowcy, jak i ćwiczeniowca. W tej części K_U04 zajęć studenci będą poznawali:
- własności modeli statystycznych, konstruując symulacje rzeczywistości społecznej zgodnej z tymi modelami, a także badając dane rzeczywiste (zob. część „Metody dydaktyczne”);
- własności różnych pakietów statystycznych – dzięki analizie samodzielnie skonstruowanych danych, porównując uzyskane wyniki z rezultatami wyprowadzonymi samodzielnie, bez użycia pakietu statystycznego na podstawie wiedzy teoretycznej.
Skuteczna percepcja materiału zajęć będzie wymagała systematycznej pracy studentów. Zarówno przed każdymi ćwiczeniami, jak i każdym wykładem student powinien odpowiednio się przygotować:
- prześledzić materiał przedstawiony na wykładzie (omówiony na ćwiczeniach)
- sprawdzić znajomość poznanych pojęć i twierdzeń wykorzystując otrzymane pomoce dydaktyczne (symulacje populacji, interaktywne narzędzia ilustrujące omawiane mechanizmy statystyczne),
- wykonać zadaną pracę domową.
Przewidywana liczba godzin potrzebna do skutecznej percepcji materiału zajęć (ćwiczeń i wykładu):
- około 2 godzin przed każdymi ćwiczeniami i około 2 godzin przed wykładem (4 godziny tygodniowo),
- około 30 godzin na przygotowanie się do przed egzaminu.
Razem: 60 godzin zorganizowanych (wykłady i ćwiczenia) plus 90 godzin samodzielnej pracy.
Zakres poszczególnych tematów wspólny dla wykładu i ćwiczeń
Repetytorium ze statystyki (2 zajęcia)
Repetytorium z algebry i analizy (1 zajęcia)
Zmienne zerojedynkowe w modelach liniowych (1 zajęcia)
warsztaty
Korelacje kanoniczne (3 zajęcia)
Analiza głównych składowych (2 zajęć)
Analiza czynnikowa (2 zajęć)
Podstawy analizy wariancji (2 zajęć)
warsztaty
Założenia (opisowo)
Efekty kształcenia
Nabyta wiedza
Student:
- wie, na czym polegają różne rodzaje analizy: korelacje kanoniczne, głównych składowych, czynnikowa, wariancji [K_W02, K_W05, K_W21]
- zna założenia poznanych modeli statystycznych [K_W02, K_W04, K_W05, K_W09]
- zna ograniczenia poznanych modeli statystycznych [K_W02, K_W04, K_W05, K_W09]
Nabyte umiejętności
- umie odróżniać teorię dotyczącą rzeczywistości społecznej od modelu statystycznego [K_U01, K_U02, K_U09, K_U10].
- umie przedstawić założenia poznanych modeli statystycznych w „języku” algebry liniowej [K_U01, K_U02, K_U09, K_U10].
- umie odróżniać konsekwencje przyjętych założeń od stwierdzonych empirycznie faktów [K_U01, K_U02, K_U09, K_U10].
- umie zinterpretować wyniki standardowych obliczeń uzyskanych w wyniku zastosowania różnych pakietów statystycznych [K_U01, K_U02, K_U09, K_U10].
Nabyte kompetencje społeczne: wykład
- ma świadomość odpowiedzialności badacza za wypowiadane interpretacje rzeczywistości [K_U01, K_U02, K_U04, K_U07, K_U08, K_U09, K_U10]
- potrafi wykorzystać poznane modele do symulacji rzeczywistości społecznej oraz do jej badania [K_U01, K_U02, K_U04, K_U07, K_U08, K_U09, K_U10]
- umie porównać własności różnych pakietów statystycznych [K_U01, K_U02, K_U04, K_U15]
Nabyte kompetencje społeczne: ćwiczenia
- ma świadomość odpowiedzialności badacza za wypowiadane interpretacje rzeczywistości [K_U01, K_U02, K_U04, K_U07, K_U08, K_U09, K_U10]
- umie pracować w grupie [K_K03]
- umie w jasny i precyzyjny sposób przedstawić innym abstrakcyjny problem [K_K09, K_K12]
Kryteria oceniania
Aktywność na zajęciach
Zaliczenie wejściówek.
Wykonanie prac domowych.
Egzamin pisemny.
Liczba dopuszczalnych nieobecności podlegających usprawiedliwieniu: 2
Metody dydaktyczne
* Zajęcia mają przede wszystkim charakter teoretyczny, uzupełnione warsztatami w pracowni komputerowej
* Dane, będące podstawą przykładów i ćwiczeń są symulacjami lub pochodzą z dużych badań społecznych
* Podczas zajęć o charakterze warsztatowym będą wykorzystywane następujące pakiety statystyczne: SPSS, MiniStat, Stata, Statistica, R.
* Konsultacje
Literatura
Anderson T.W. 1958. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, New York. Wiley: 288-306. (wybrane fragmenty są dostępne na stronie stat.is.uw.edu.pl/~mikoj)
Antoniewicz R. i A. Misztal. 2005. Matematyka dla studentów ekonomii. Warszawa. WN PWN. (inne sugerowane podręczniki zostaną zaproponowane na pierwszych zajęciach)
Ferguson . A i Y. Takane. 2004. Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa. PWN.
Goldberger A. 1972. Teoria ekonometrii. Warszawa. PWE (wybrane fragmenty są dostępne w bibliotece Zakładu Statystyki, Demografii i Socjologii Matematycznej)
Gujarati D.N. 1995. Basic Econometrics. 1995. McGraw-Hill. (logit, probit, tobit - wybrane fragmenty są dostępne na stronie stat.is.uw.edu.pl/~mikoj)
Lissowski G., Haman J., Jasiński M. Podstawy statystyki dla socjologów. Warszawa. WN Scholar. 2008.
Maddala, G.S. Ekonometria, PWN. 2006
Morrison D.F. 1990. Wielowymiarowa analiza statystyczna. Warszawa. WN PWN. (wybrane fragmenty są dostępne w bibliotece Zakładu Statystyki, Demografii i Socjologii Matematycznej)
Ostoja-Ostaszewski A. 1996. Matematyka w ekonomii-modele i metody 1. Algebra elementarna. Warszawa. WN PWN.
Zasępa R. 1962. Badanie statystyczne metodą reprezentacyjną. Warszawa. PWN.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: