Uniwersytet Jagielloński w Krakowie - Punkt LogowaniaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Analiza danych statystycznych w systemie SAS

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WMI.IM-ADSAS-SM Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0542) Statystyka
Nazwa przedmiotu: Analiza danych statystycznych w systemie SAS
Jednostka: Instytut Matematyki
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 6.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2017/2018" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2018-02-24 - 2018-06-15
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Pracownia komputerowa, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Marcin Mazur
Prowadzący grup: Marcin Mazur, Łukasz Struski, Anna Szczepanek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin
Ocena wliczana do średniej:

tak

Efekty kształcenia:

W zakresie wiedzy:

- zna procedury zawarte w module SAS/STAT (w zakresie objętym programem przedmiotu) [K_W08, K_W09],

- zna inne wybrane procedury i narzędzia systemu SAS, bezpośrednio związane z omawianymi zagadnieniami statystycznymi [K_W08, K_W09].


W zakresie umiejętności:

- potrafi wykorzystać poznane procedury i narzędzia systemu SAS do realizacji wymaganych zadań z zakresu statystycznej analizy danych [K_U14, K_U15],

- potrafi poddawać otrzymane wyniki (krytycznej) analizie, a także wyciągać z nich stosowne wnioski [K_U14, K_U15].


W zakresie kompetencji społecznych:

- potrafi pracować w grupie przy realizacji wspólnego projektu [K_K03],

- rozumie potrzebę krytycznego analizowania danych i programów [K_K02, K_K08].

Wymagania wstępne:

Ukończony kurs Statystyka 1 (zalecane także ukończenie kursu Statystyka 2).

Forma i warunki zaliczenia:

Formę i warunki zaliczenia modułu ustala jego koordynator zgodnie z zasadami określonymi w Uchwale Rady Wydziału.


Zaliczenie pracowni komputerowej w oparciu o aktywny udział w zajęciach (samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem poznanych procedur) oraz realizację projektu, związanego tematycznie z omawianymi zagadnieniami; egzamin w formie pisemnej.

Metody sprawdzania i kryteria oceny efektów kształcenia uzyskanych przez studentów:

Rozwiązywanie zadań; projekt; egzamin pisemny.

Metody dydaktyczne - słownik:

Metody podające - objaśnienie lub wyjaśnienie
Metody podające - prezentacja multimedialna
Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne
Metody praktyczne - symulacja

Metody dydaktyczne:

Wykład prowadzony jest w tradycyjny sposób z wykorzystaniem projektora multimedialnego. Pracownia odbywa się w laboratorium komputerowym.

Bilans punktów ECTS:

Udział w wykładach - 30 godz.

Udział w ćwiczeniach (pracownia komputerowa) - 30 godz.

Samodzielne rozwiązywanie zadań - 40 godz.

Realizacja projektu - 20 godz.

Przygotowanie do egzaminu oraz obecność na egzaminie - 30 godz.

Łączny nakład pracy studenta: 150 godzin, co odpowiada 6 punktom ECTS.

Grupa treści kształcenia:

Grupa treści kształcenia do wyboru

Skrócony opis:

Wykorzystanie procedur modułu SAS/STAT, a także innych (wybranych) procedur i narzędzi systemu SAS, do realizacji zadań z zakresu statystycznej analizy danych.

Pełny opis:

Moduł SAS/STAT - wprowadzenie. Opisowa analiza danych, grupowanie danych w szereg rozdzielczy (tablicę wielodzielczą), rangowanie danych, graficzna prezentacja danych (histogram, jądrowa estymacja gęstości, dystrybuanta empiryczna, ,,wykres pudełkowy'', ,,scatterplot''), numeryczne podsumowanie danych (miary tendencji centralnej, rozrzutu, asymetrii i korelacji); procedury format, means, univariate, freq, rank, corr, gplot, gchart, sgscatter, sqplot, kde. Generowanie liczb pseudolosowych (z różnych rozkładów); funkcje rand, normal, uniform, ranuni, rannor. Metoda ,,bootstrap''; procedura surveyselect. Metoda największej wiarogodności; procedura nlp (moduł SAS/OR). Estymacja przedziałowa, przedziały ufności dla wartości oczekiwanej i wariancji w rozkładzie normalnym, przedział ufności dla frakcji (elementów wyróżnionych) w rozkładzie Bernoullego; procedury univariate, ttest, freq, surveyfreq. Testowanie hipotez o wartości oczekiwanej i wariancji w rozkładzie normalnym oraz hipotez o równości średnich (test t); procedury univariate, ttest. Testowanie hipotez o frakcji (elementów wyróżnionych) w rozkładzie Bernoullego; procedura freq. Testy istotności dla współczynników korelacji; procedura corr. Testy chi^2 (zgodności i niezależności) dla rozkładów cech w skali nominalnej; procedura freq. Nieparametryczne testy równości rozkładów dla prób niezależnych: normalności rozkładu (,,Q-Q plot'', Shapiro-Wilka), Kołmogorowa-Smirnova, Manna-Witney'a; procedury univariate, ttest, npar1way. Nieparametryczne testy równości rozkładów dla prób zależnych: znaków, Wilcoxona, McNemary; procedury univariate, freq. Analiza wariancji (jednoczynnikowa i wieloczynnikowa), test Kruskala-Wallisa; procedury: anova, glm, npar1way. Moc testu statystycznego vs liczebność próby; procedura power. Klastrowanie danych (hierarchiczne, metodą $k$-średnich); procedury cluster, tree, fastclus. SAS Enterprise Miner - wprowadzenie, tworzenie źródła danych, projektowanie diagramu, przykład zastosowania w zagadnieniu klastrowania. Wielowątkowość w systemie SAS, przykłady zastosowania procedur High-Performance w trybie single-machine.

Literatura:

Moduł ma charakter autorski, obowiązuje przede wszystkim materiał wyłożony, literatura ma charakter pomocniczy. Do odpowiednich zagadnień literatura podawana jest na bieżąco w trakcie zajęć.

Przykładowe pozycje:

1. Ron Cody, SAS® Statistics by Example, SAS Publishing, 2011.

2. Geoff Der, Brian S. Everitt, A Handbook of Statistical Analysis Using SAS, CRC Press 2008.

3. Dokumentacja i baza wiedzy systemu SAS, http://support.sas.com/

Uwagi:

Uwagi: kurs oferowany jest w ramach tzw. Ścieżki SAS na Wydziale Matematyki i Informatyki UJ (zob. http://www.matinf.uj.edu.pl/studia/certyfikat-sas)

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Jagielloński w Krakowie.