Statistica w nauczaniu statystyki

Uczestnicy poznają sposoby wykorzystania pakietu Statistica w procesie dydaktycznym, które przyspieszają i uatrakcyjniają przekazywanie wiedzy z zakresu statystyki opisowej i matematycznej oraz trafnie ilustrują podstawowe pojęcia i metody statystyczne. Zastosowanie pakietu Statistica umożliwia skoncentro­wanie się na interpretacji wyników, a nie na wykonywaniu obliczeń.

Dla kogo?

Dla wszystkich, którzy zajmują się nauczaniem analizy danych, statystyki, ekonometrii i innych metod ilościowych i chcieliby w procesie dydaktycznym efektywnie wykorzystywać pakiet Statistica.

Co zyskasz?

• Poznasz sposoby wspomagania nauczania wybranych pojęć z zakresu rachunku prawdopodobieństwa potrzebnych do zrozumienie podstaw statystyki
• Zobaczysz, w jaki sposób można uatrakcyjnić wprowadzanie podstawowych metod statystyki opisowej
• Nauczysz się stosować różne metody wizualizacji danych, wspomagające metody analityczne
• Poznasz podstawy metod estymacji i weryfikacji hipotez statystycznych oraz sposób ich wykorzystania w środowisku programu Statistica
• Nauczysz się poprawnie interpretować wyniki analiz statystycznych na praktycznych przykładach z różnych dziedzin badań

Program szkolenia:

1. Wprowadzenie
2. Wizerunek absolwenta. Znaczenie umiejętności analizy danych
3. Organizacja dydaktyki w szkole wyższej. Wykorzystanie Statistica w trakcie wykładów, ćwiczeń, laboratoriów, seminariów i w pracach na stopień
4. Statystyka – Ekonometria – Psychometria – Biometria – Socjometria – SKJ – Demografia – Epidemiologia – Statystyka medyczna – Teoria sportu
5. Trzy segmenty kursu podstawowego: statystyka opisowa, rachunek prawdopodobieństwa, statystyka matematyczna
6. Co to jest statystyka?
7. Rachunek prawdopodobieństwa. Rozkłady. Kalkulator prawdopodobieństwa. Obliczanie prawdopodobieństwa w rozkładach: normalnym, wykładniczym, lognormalnym, chi-kwadrat, Studenta. Wyznaczanie kwantyli
8. Statystyka opisowa. Podstawowe statystyki i tabele. Budowa szeregu rozdzielczego
9. Graficzna prezentacja danych statystycznych. Zmiany elementów wykresu Statistica. Współpraca z edytorem tekstu
10. Statystyka matematyczna
    • Estymacja punktowa miar położenia, zmienności, asymetrii i skośności
    • Estymacja przedziałowa wartości przeciętnej
11. Testowanie hipotez. Znaczenie wartości p w procesie testowania hipotez
    • Testy dla jednego parametru
    • Testy dla dwóch grup (porównanie wartości przeciętnych, wariancji, wskaźników struktury). Test Manna-Whitneya
    • Jednoczynnikowa analiza wariancji. Weryfikacja założeń ANOVA. Graficzna ilustracja wyników. Testy post-hoc. Test Kruskala-Wallisa
12. Regresja i korelacja
    • Korelacja. Diagram korelacyjny. Obliczanie i testowanie współczynnika korelacji liniowej. Macierz korelacji. Korelacja cząstkowa i wieloraka
    • Regresja. Regresja prosta. Testowanie istotności parametrów modeli regresji. Miary dobroci dopasowania funkcji regresji do danych empirycznych. Regresja wieloraka. Regresja krokowa zstępująca i wstępująca. Analiza reszt
13. Analiza szeregów czasowych. Szacowanie modeli trendu. Analiza wahań sezonowych. Wyrównywanie wykładnicze. Modele ARIMA
14. Statystyka w praktyce. Analiza danych. Data mining
15. Przykłady dostarczane z programem Statistica
16. Wykorzystanie Statistica w wykładach specjalistycznych