Podczas studiów ze statystyki stosowanej słuchacze poszerzają postrzeganie kwestii związanych z ich profesjami o ocenę ich w języku statystyki. Poznają też sposoby radzenia sobie z praktycznymi problemami statystycznymi.
Statystyka jest dziedziną, która pozwala dostrzegać wokół siebie takie powiązania zdarzeń i danych, które są niemożliwe do zauważenia i opisania w inny sposób.

Nowe spojrzenie

Znajomość statystyki umożliwia menedżerowi podniesienie jakości swojej pracy. Pozwala mu bowiem zapanować nad nierozwiązywalnymi wcześniej zagadnieniami zawodowymi. Jak analizować dane? Jak opisywać siłę wzajemnych powiązań? Jak dostrzegać tendencje? Jak prognozować? Jak optymalizować? Odpowiedzi na wszystkie te pytania będą dla menedżera o wiele łatwiejsze, gdy zapozna się on z tematyką zgłębianą w trakcie oferowanych przez Instytut studiów nad praktycznymi metodami statystycznymi.
Celem studiów jest dostarczenie słuchaczom wiedzy i umiejętności w zakresie ogólnych i specjalizowanych metod statystycznych, metod modelowania i prognozowania oraz metod analizy danych, pokazujących wewnętrzne powiązania danych. Podczas studiów ze statystyki stosowanej oferowanych przez Instytut słuchacze pogłębiają postrzeganie zagadnień znanych im z ich własnych profesji o wyrażanie ich w języku statystyki. Poznają również praktyczne sposoby radzenia sobie z problemami statystycznymi.



Program studiów

Proponowane przez Instytut studia z praktycznych metod statystycznych skierowane są do osób reprezentujących bardzo różne profesje. Po ich ukończeniu z metod statystyki będą mogli z powodzeniem korzystać zarówno lekarze i psychologowie, jak i socjologowie czy ekonomiści. Studia w trybie zaocznym trwają jeden semestr i obejmują 90 godz. zajęć.
Zajęcia podczas studiów dotyczą następującej tematyki: matematycznych podstaw statystyki stosowanej – pochodne, całki, macierze, prawdopodobieństwa – różnych podejść do tej kwestii (częstość, miara), zmiennych losowych dyskretnych, zmiennych losowych ciągłych – gęstości, momentów zwykłych i centralnych – kwantyli, dystrybuantów, zmiennych dwuwymiarowych i obliczania dla nich momentów zwykłych i centralnych, korelacj Pearsona, prostych regresji, korelacji według Kendala, Cramera i Spearmana.

Obszary szczegółowe

Studia dają też okazję do zapoznania się ze statystyką jako wielowymiarową funkcją z próby losowej, estymatorem parametru, oceną parametru, zgodności, obciążenia i efektywności estymatora. Inne kwestie poruszane podczas studiów to informacja Fishera, nierówność Rao-Cramera, rozkłady: normalny, chi-kwadrat, t-student, F-snedecor, standaryzacja rozkładu normalnego, tablice rozkładów, twierdzenia integralne i prawa wielkich liczb, hipotezy statystyczne i proces ich weryfikacji, błędy I i II rodzaju, przedziały ufności, testy zgodności: ogólny (chi-kwadrat) i specjalizowane (Jarque-Bera, Shapiro-Wilka), testy istotności, testy jednorodności, testy nieparametryczne, testy rang, testy sekwencyjne, testy na równość wartości średnich, testy na równość odchyleń standardowych, jedno- i wielowymiarowa analiza wariancji, liniowe modele ekonometryczne i ich estymacja – Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK), cechy modelu: koincydentność, istotność, heteroskedastyczność, autokorelacja, efekt katalizy, współliniowość, optymalny dobór zmiennych modelu, ocena „jakości” modelu, przedziały ufności i ocena istotności parametrów strukturalnych modelu, wielorównaniowe modele ekonometryczne, linearyzowalne i nielinearyzowalne modele ekonometryczne, model Cobba-Douglasa, funkcje logistyczne i funkcje Törnquista, liniowe zagadnienia optymalizacyjne, model transportowy i przepływy międzygałęziowe.