Γενικά
| Σχολή
|
Σχολή Θετικών Επιστημών
|
| Τμήμα
|
Τμήμα Μαθηματικών
|
| Επίπεδο Σπουδών
|
Προπτυχιακό
|
| Κωδικός Μαθήματος
|
MAE735
|
| Εξάμηνο
|
7
|
| Τίτλος Μαθήματος
|
Μη Παραμετρική Στατιστική - Κατηγορικά Δεδομένα
|
| Αυτοτελείς Διδακτικές Δραστηριότητες
|
Διαλέξεις (Εβδομαδιαίες Ώρες Διδασκαλίας: 3, Πιστωτικές Μονάδες: 6)
|
| Τύπος Μαθήματος
|
Ειδίκευσης
|
| Προαπαιτούμενα Μαθήματα
|
|
| Γλώσσα Διδασκαλίας και Εξετάσεων
|
Ελληνική
|
| Το Μάθημα Προσφέρεται σε Φοιτητές Erasmus
|
Ναι (στην Αγγλική γλώσσα)
|
| Ηλεκτρονική Σελίδα Μαθήματος (URL)
|
Δείτε το eCourse, την Πλατφόρμα Ασύγχρονης Εκπαίδευσης του Πανεπιστημίου Ιωαννίνων.
|
Μαθησιακά Αποτελέσματα
| Μαθησιακά Αποτελέσματα
|
Στόχος του μαθήματος αυτού είναι η εισαγωγή των φοιτητών στις μεθόδους και τις τεχνικές της Mη Παραμετρικής Στατιστικής (προσημικοί έλεγχοι, έλεγχοι καλής προσαρμογής κοκ), καθώς επίσης και η εφαρμογή τους σε πραγματικά πρακτικά προβλήματα. Σκοπός είναι με την παρακολούθηση του μαθήματος ο φοιτητής να έχει κατανοήσει τις βασικές μεθόδους της Μη Παραμετρικής Στατιστικής, να γνωρίζει πότε θα πρέπει να τις υιοθετεί και πως να τις εφαρμόζει.
|
| Γενικές Ικανότητες
|
- Αυτόνομη εργασία
- Σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών
- Λήψη αποφάσεων
- Προαγωγή της ελεύθερης, δημιουργικής και επαγωγικής σκέψης
- Σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών.
|
Περιεχόμενο Μαθήματος
- Έλεγχος μέσης τιμής ή μέσων τιμών: (απλό προσημικό τεστ, προσημικό τεστ κατά ζεύγη, τεστ Wilcoxon, Wilcoxon - Mann - Whitney, Kruskal - Wallis). Τεστ καλής προσαρμογής (X2 τεστ , Kolmogorov - Smirnov). Μέτρα Συσχέτισης. Τεστ ροών.
- Κατηγορικές Μεταβλητές. Δειγματικά μοντέλα, Στατιστικοί Έλεγχοι ποσοστών, Πίνακες Συνάφειας (Τεστ Ανεξαρτησίας, Συμμετρίας, Περιθώριας Ομοιογένειας), 2 x 2 Πίνακες Συνάφειας (Ακριβές Τεστ Fisher, Τεστ McNemar), Εφαρμογές, Λογαριθμογραμμικά μοντέλα για πίνακες συνάφειας.
|
Διδακτικές και Μαθησιακές Μέθοδοι - Αξιολόγηση
| Τρόπος Παράδοσης
|
Στην τάξη
|
| Χρήση Τεχνολογιών Πληροφορίας και Επικοινωνιών
|
|
| Οργάνωση Διδασκαλίας
|
| Δραστηριότητα
|
Φόρτος Εργασίας Εξαμήνου
|
| Διαλέξεις (13Χ3)
|
39
|
| Αυτοτελής Μελέτη
|
78
|
| Επίλυση Ασκήσεων - εργασίες
|
33
|
| Σύνολο Μαθήματος
|
150
|
|
| Αξιολόγηση Φοιτητών
|
Γραπτή τελική εξέταση στα Ελληνικά (σε περίπτωση φοιτητών Erasmus στην Αγγλική γλώσσα) η οποία περιλαμβάνει επίλυση προβλημάτων εφαρμογής των γνώσεων που αποκτήθηκαν και συγκριτική αξιολόγηση στοιχείων θεωρίας.
|
Συνιστώμενη Βιβλιογραφία
Δείτε την υπηρεσία Εύδοξος. Συγγράμματα και άλλες πηγές εκτός της υπηρεσίας Εύδοξος:
General
| School
|
School of Science
|
| Academic Unit
|
Department of Mathematics
|
| Level of Studies
|
Undergraduate
|
| Course Code
|
ΜΑΕ735
|
| Semester
|
7
|
| Course Title
|
Non Parametric Statistics- Categorical Data Analysis
|
| Independent Teaching Activities
|
Lectures (Weekly Teaching Hours: 3, Credits: 6)
|
| Course Type
|
Special Background
|
| Prerequisite Courses
|
-
|
| Language of Instruction and Examinations
|
Greek
|
| Is the Course Offered to Erasmus Students
|
Yes (in English)
|
| Course Website (URL)
|
See eCourse, the Learning Management System maintained by the University of Ioannina.
|
Learning Outcomes
| Learning outcomes
|
The aim of this course is to introduce students to the methods of Non parametric techniques (goodness-of-fit tests, ranks etc) as well as their application to real practical problems. At the end of the course the student should have understood the basic methods of Non-Parametric Statistics and Categorical Data, knowing when to adopt and how to apply them for analyzing data.
|
| General Competences
|
- Working independently
- Decision-making
- Production of free, creative and inductive thinking
- Criticism and self-criticism.
|
Syllabus
|
Empirical distribution function, Goodness of fit tests: Kolmogorov-Smirnov test, Chi-square, Runs test, Sign tests, Wilcoxon - Mann - Whitney test, Kruskal - Wallis test. Correlation coefficients. Categorical Variables. Statistical inference for binomial and multinomial parameters, Contingency Tables, Comparing two proportions, Testing: independence, Symmetry, Homogeneity. 2 x 2 Tables (Exact Fisher's test, McNemar's test). Applications. Loglinear models.
|
Teaching and Learning Methods - Evaluation
| Delivery
|
Classroom (face-to-face)
|
| Use of Information and Communications Technology
|
-
|
| Teaching Methods
|
| Activity
|
Semester Workload
|
| Lectures (13X3)
|
39
|
| Working independently
|
78
|
| Exercises-Homeworks
|
33
|
| Course total
|
150
|
|
| Student Performance Evaluation
|
Final written exam in Greek (in case of Erasmus students in English).
|
Attached Bibliography
See the official Eudoxus site. Books and other resources, not provided by Eudoxus:
- Agresti, A. (2007). An Introduction to Categorical Data Analysis. 2 ed. ISBN: 978- 0-470-38800-# Wiley
- Conover, W. J. (1999). Practical Nonparametric Statistics. 3 ed. ISBN: 978-0-471- 16068-# John Wiley & Sons
- Ζωγράφος, Κ. (2009). Κατηγορικά Δεδομένα. Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων.
- Μπατσίδης, Α. (2010). Εισαγωγή στη Μη Παραμετρική Στατιστική. Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων