Szkolenia cyfrowe

Statistica kurs podstawowy (16 h).

Podstawowy zakres tematyczny szkolenia:

1. wprowadzenie do planowania badań i analizy danych (statystyczne aspekty badań empirycznych, typy dokumentów w Statistica, wspomaganie statystycznej analizy danych w programie Statistica, przykłady ukazujące prowadzenie analizy w Statistica),
2. wprowadzenie do obsługi programu Statistica (podstawowe informacje o programie Statistica, budowa programu, interfejs użytkownika),
3. przygotowanie danych do analizy (tworzenie arkusza, wprowadzanie danych, import zbioru danych, weryfikacja poprawności danych),
4. elementy opisowej analizy danych (badanie empirycznego rozkładu zmiennej, charakterystyki liczbowe rozkładu zmiennej, analiza w grupach, graficzna prezentacja podstawowych statystyk opisowych), 
5. zagadnienia wnioskowania statystycznego (statystyczne podejście do weryfikacji hipotez badawczych, statystyka opisowa a wnioskowanie statystyczne, zasady estymacji przedziałowej i punktowej, testowanie normalności rozkładu, merytoryczne i statystyczne kryteria wyboru testów istotności, przykłady stosowania wybranych testów nieparametrycznych i parametrycznych),
6. f)          wprowadzenie do analizy współzależności zjawisk (tworzenie wykresów korelacyjnych, elementy analizy korelacyjnej, wprowadzenie do analizy regresji, model regresji liniowej prostej, przykłady budowy modelu i interpretacja wyników).

Statystyka w jakości (16 h).

Podstawowy zakres tematyczny szkolenia:

1. zmienność procesu (dlaczego zmienność jest ważna i jaki jest jej związek z jakością, rodzaje zmienności i jak statystyka może pomóc w zmniejszaniu zmienności),
2. podstawy pracy z programem Statistica, środowisko programu Statistica, podstawowe operacje w programie, operacje na danych, import danych z aplikacji i baz danych, zmiana układu danych, przekształcanie zmiennych, zarządzanie wynikami,
3. podstawowy opis procesu i badania zmienności (szereg rozdzielczy, statystyki opisowe, średnia, odchylenie standardowe, wskaźniki zdolności jakościowej, obserwacje odstające, analizy przekrojowe (badanie rozkładu w grupach), wykresy przebiegu, wykresy normalności, testy normalności, analiza Pareto, 
4. estymacja i testowanie hipotez (wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, przykłady zastosowania wybranych testów statystycznych, testy istotności różnic, testy normalności wykrywanie obserwacji odstających),
5. badanie związków między zmiennymi (diagram korelacyjny, analiza regresji, analiza korelacji, praca w przestrzeniach roboczych).

Statystyka w branży rolniczej (16 h).

Podstawowy zakres tematyczny szkolenia: 

1. wprowadzenie do planowania badań rolniczych (statystyczne aspekty planowanie badań empirycznych w rolnictwie, etapy analizy danych, podstawowe pojęcia statystycznej analizy danych),
2. podstawy obsługi programu Statistica (narzędzia wspomagania analizy danych, przykład tworzenia arkusza, wprowadzania i zmieniania danych),
3. wybrane operacje zarządzania danymi (import zbioru danych z innej aplikacji, metody sprawdzania poprawności danych), 
4. wykorzystanie metod statystyki opisowej w badaniach rolniczych (badanie empirycznego rozkładu zmiennej, charakterystyki liczbowe rozkładu zmiennej, przykład zastosowania statystyk opisowych w badaniach rolniczych: analiza w grupach, graficzna prezentacja podstawowych statystyk opisowych), 
5. zastosowanie metod wnioskowania statystycznego w badaniach rolniczych (metody estymacji, kryteria wyboru testów istotności różnic, statystyczne podejście do weryfikacji hipotez badawczych, przykład testowanie normalności rozkładu zmiennej, przykłady stosowania wybranych testów parametrycznych i nieparametrycznych w badaniach rolniczych, przykład opracowania wyników jednoczynnikowej analizy wariancji w badaniach rolniczych), 
6. metody badania współzależności zjawisk (wybrane zagadnienia analizy korelacji, przykład zastosowania analizy korelacji, wprowadzenie do analizy regresji, przykład zastosowania analizy regresji, model regresji linowej prostej),

Wykorzystanie pakietu Statistica w procesie dydaktycznym (16 h).

Podstawowy zakres tematyczny szkolenia: 

1. znaczenie umiejętności analizy danych,
2. wykorzystanie Statistica w trakcie ćwiczeń, laboratoriów, wykładów, seminariów i w pracach dyplomowych,
3. statystyka – ekonometria – psychometria – biometria – socjometria – demografia – epidemiologia – statystyka medyczna,
4. omówienie zagadnień:  statystyka opisowa, statystyka matematyczna, rachunek prawdopodobieństwa,
5. Znaczenie pojęcia statystyki,
6. rachunek prawdopodobieństwa, kalkulator prawdopodobieństwa, rozkłady, obliczanie prawdopodobieństwa w rozkładach: normalnym, wykładniczym, lognormalnym, chi-kwadrat, wyznaczanie kwantyli, 
7. statystyka opisowa (podstawowe statystyki i tabele, budowa szeregu rozdzielczego),
8. graficzna prezentacja danych statystycznych, zmiany elementów wykresu Statistica, 
9. współpraca z edytorem tekstu,
10. statystyka matematyczna (estymacja przedziałowa wartości przeciętnej, estymacja punktowa miar położenia, zmienności, asymetrii i skośności),
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, test Kruskala-Wallisa, testy post-hoc,
12. regresja i korelacja (korelacja - diagram korelacyjny, macierz korelacji, obliczanie i testowanie współczynnika korelacji liniowej, korelacja cząstkowa i wieloraka, regresja, regresja prosta, miary dobroci dopasowania funkcji regresji do danych empirycznych, testowanie istotności parametrów modeli regresji, regresja wieloraka, regresja krokowa wstępująca i zstępująca, analiza szeregów czasowych, analiza reszt, analiza wahań sezonowych, szacowanie modeli trendu,  wyrównywanie wykładnicze, modele ARIMA, statystyka w praktyce, analiza danych, wykorzystanie Statistica w wykładach specjalistycznych, przykłady dostarczane z programem Statistica, data mining.