| Wydział Informatyki | ||||||||||
| Kierunek studiów | Matematyka Stosowana | Poziom i forma studiów | drugiego stopnia stacjonarne | |||||||
| Specjalność / Ścieżka dyplomowania | Analityka Danych i Modelowanie Matematyczne | Profil kształcenia | praktyczny | |||||||
| Nazwa przedmiotu | Metody stochastyczne | Kod przedmiotu | MAT2MST | |||||||
| Rodzaj przedmiotu | obieralny | |||||||||
| Forma zajęć i liczba godzin | W | Ć | L | P | Ps | T | S | Semestr | 2/3 | |
| 30 | 15 | 15 | Punkty ECTS | 3 | ||||||
| Przedmioty wprowadzające | Wybrane elementy matematyki wyższej (MAT2WEM), | |||||||||
| Cele przedmiotu |
Zapoznanie studentów z podstawowymi technikami, metodami i zastosowaniami procesów stochastycznych stanowiących podstawę nowoczesnego modelowania matematycznego uwzględniającego występowanie zjawisk losowych w różnych obszarach działalności ludzkiej i zachowań natury. Wykształcenie umiejętności korzystania z wybranych programów obliczeniowych umożliwiających obliczanie wielkości powiązanych z tematyką przedmiotu, np. pakietu Statistica i programu Maple, Matlab. |
|||||||||
| Treści programowe |
Wykład, ćwiczenia i pracownia specjalistyczna: |
|||||||||
| Metody dydaktyczne |
symulacja, metoda projektów, gry decyzyjne, gry symulacyjne, wykład problemowy, |
|||||||||
| Forma zaliczenia |
Wykład - zaliczenie pisemne. |
|||||||||
| Symbol efektu uczenia się | Zakładane efekty uczenia się | Odniesienie do kierunkowych efektów uczenia się | ||||||||
| EU1 | zna podstawowe pojęcia z zakresu statystyki matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa; zna i stosuje podstawy modelowania stochastycznego w matematyce finansowej i naukach technicznych |
K_W02 K_W03 K_U01 K_U03 K_U07 K_U09 |
||||||||
| EU2 | zna teoretyczne podstawy działania i możliwości wykorzystania wybranych pakietów oprogramowania służących do statystycznej obróbki danych; zna i stosuje zaawansowane techniki obliczeniowe i rozumie ich ograniczenia |
K_W02 K_W03 K_U01 K_U03 K_U07 K_U09 |
||||||||
| EU3 | zna podstawowe procesy stochastyczne i ich własności, potrafi je stosować w zagadnieniach praktycznych, orientuje się w podstawach równań różniczkowych stochastycznych i umie przeprowadzać ich symulacje |
K_W02 K_W03 K_U01 K_U03 K_U07 K_U09 |
||||||||
| EU4 | zna i potrafi stosować procesy stochastyczne, jako narzędzie do modelowania zjawisk i analizy ich ewolucji |
K_W02 K_W03 K_U01 K_U03 K_U07 K_U09 |
||||||||
| Symbol efektu uczenia się | Sposób weryfikacji efektu uczenia się | Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja | ||||||||
| EU1 | zaliczenie wykładu, sprawdzian | W, Ć | ||||||||
| EU2 | zaliczenie wykładu, sprawdzian, sprawozdanie | W, Ć, Ps | ||||||||
| EU3 | zaliczenie wykładu, sprawdzian, sprawozdanie | W, Ć, Ps | ||||||||
| EU4 | zaliczenie wykładu, sprawdzian | W, Ć | ||||||||
| Bilans nakładu pracy studenta (w godzinach) | Liczba godz. | |||||||||
| Wyliczenie | ||||||||||
| 1 - Udział w wykładach | 30 | |||||||||
| 2 - Udział w: ćwiczeniach audytoryjnych + pracowni specjalistycznej | 30 | |||||||||
| 3 - Udział w konsultacjach | 3 | |||||||||
| 4 - Realizacja zadań projektowych (w tym przygotowanie prezentacji) | 7 | |||||||||
| 5 - Przygotowanie do zaliczenia przedmiotu | 5 | |||||||||
| RAZEM: | 75 | |||||||||
| Wskaźniki ilościowe | GODZINY | ECTS | ||||||||
| Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela | 63 (1)+(3)+(2) |
2.5 | ||||||||
| Nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym | 37 (4)+(2) |
1.5 | ||||||||
| Literatura podstawowa |
1. A. Plucińska, E. Pluciński, Probabilistyka: rachunek prawdopodobieństwa, statystyka matematyczna, procesy stochastyczne, WNT, Warszawa 2009. |
|||||||||
| Literatura uzupełniająca |
1. A. Sosnowski, Metody probabilistyczne w przykładach i zadaniach, PW, Warszawa 1991. |
|||||||||
| Jednostka realizująca | Katedra Matematyki | Data opracowania programu | ||||||||
| Program opracował(a) | dr hab. Dorota Mozyrska | 2020.04.06 | ||||||||