A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
Biostatisztika
Biostatistics
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEGEMIMSOBIOS | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | félévközi érdemjegy | ||||||||||||
| Credits | 3 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
DR. Orlovits Zsanett
position: egyetemi docens
contact:
orlovits@kgt.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék
|
||||||||||||
| Faculty | Gépészmérnöki Kar | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
A tantárgy célja a mérnöki gyakorlatban használt valószínűségszámítási fogalmak és statisztikai eszközök módszereinek megismerése. A tanult statisztikai módszerek alkalmazásával (paraméterbecslés, hipotézisvizsgálati próbák, statisztikai következtetéselmélet) az adathalmazból információkat nyerünk ki, ezeket tömörítjük, szignifikáns hatásokat mutatunk ki, összefüggéseket, hipotéziseket tesztelünk.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
Ismeri a nagy számok törvényeinek tételkörét, valamint a centrális határeloszlás tételének alkalmazási területeit. Ismeri a becslés fogalmát, a konfidencia intervallumot. Tisztában van a korrelációs együtthatók különféle fajtával. Tájékozott a korrelációs együtthatók kiszámítási menetének és alkalmazhatóságának területeivel. Tisztában van a hipotézisvizsgálat alapfogalmaival. Ismeri a hibák és a próba ereje közötti kapcsolatot. Rendelkezik a paraméteres és nemparaméteres próbák fajtáival és alapvető működési elvének ismeretével. Megkülönbözteti a paraméteres és nemparaméteres próbák alkalmazási területeit. Tájékozott a szórásanalízis statisztikai módszerével és alkalmazási területeivel. Tisztában van a regressziós modell alapfogalmaival és alkalmazhatóságával. Nincs ilyen követelmény. 719 727
Skills
Képes a valószínűségszámítási eszközök gyakorlatban történő hasznosítására. Képes a valószínűségszámítási alapfogalmak statisztikai következtetésekben való felhasználására. Vázolja az adatokat grafikus módon, boxplot és hisztogram segítségével. Meghatározza a becslések adott biztonsági szintű konfidencia intervallumait. Képes az adathalmazról statisztikai hipotézist felállítani, és ennek helyességét objektív módszerrel eldönteni. A változók közötti összefüggéseket korrelációs együtthatók segítségével vizsgálja. Kiszámítja az adott problémához tartozó, statisztikailag indokolt mintanagyságot. Használja a javasolt informatikai szoftver eszközeit és függvényeit. A javasolt informatikai szoftver függvényeit pontosan alkalmazza az adatok elemzésére. Alkalmazza a statisztikai következtetéseket a mérnöki gyakorlatban. Nincs ilyen követelmény. 733
Attitudes
Fejleszti a pontos és hibamentes feladatmegoldást, a mérnöki precizitást szolgáló képességeit. Folyamatos ismeretszerzéssel bővíti a valószínűségszámítással és statisztikával kapcsolatos tudását. Munkáját, eredményeit és következtetéseit folyamatosan ellenőrzi. Nyitott az információtechnológiai eszközök használatára. Törekszik a műszaki problémamegoldáshoz szükséges eszközrendszer megismerésére és rutinszerű használatára, valamint a pontos és hibamentes feladatmegoldásra. 737
Autonomy and responsibility
Együttműködik az ismeretek bővítése során az oktatóval és hallgató társaival. Elfogadja a megalapozott szakmai és egyéb kritikai észrevételeket. Egyes helyzetekben – csapat részeként – együttműködik hallgatótársaival a feladatok megoldásában. Ismeretei birtokában, elemzései alapján felelős, megalapozott döntést hoz. Elkötelezett a rendszerelvű gondolkodás és problémamegoldás elvei és módszerei iránt. 753
Oktatási módszertan
A tantárgy oktatása során az előadások alapvetően a frontális oktatás technikáját alkalmazva ismertetik meg a hallgatókkal a tudás kompetenciaelemek által meghatározott információkkal. A gyakorlati feladatokat az előzetesen otthon, önállóan elsajátított ismeretek alapján az előadó segítségével részben közösen, részben egyénileg oldják meg a hallgatók. Az előzetes ismeretek felmérése érdekében fakultatív értékelések vannak a gyakorlati foglalkozások elején, melyek eredménye (mint többletpontszám) a féléves pontszámba beszámít.
Tanulástámogató anyagok
Tankönyvek
Vetier András, Szemléletes mérték- és valószínűségelmélet, egyetemi tankönyv, Tankönyvkiadó, 1991. ISBN 2399997511810; Bolla Mariann, Krámli András, Statisztikai következtetések elmélete, 2012. ISBN 2399995756398
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
nincs
General rules
A tantárgy célkitűzése során megfogalmazott tanulási eredmények értékelése 2 darab kötelező és 1 darab fakultatív évközi teljesítménymérésből tevődik össze. A félévközi jegy megszerzésének feltétele a kötelező teljesítményértékeléseken (külön-külön) legalább 40%-os eredmény elérése. A félévközi jegy megállapítása során a kötelező teljesítményértékelések során szerzett pontszámon felül, a fakultatív részteljesítmény értékelésen szerzett többletpontok is beszámításra kerülnek. A fakultatív részteljesítmény értékelésen megszerzett többletpontok az aláírás megszerzésének félévében kerülnek beszámításra.
Assessment methods
In-term assessments
1. —
—
Az összegző tanulmányi teljesítményértékelés a tantárgy tudás és képesség típusú kompetenciaelemeinek komplex, írásos értékelési módja zárthelyi dolgozat formájában. A dolgozat alapvetően a megszerzett ismeretek alkalmazására fókuszál, így a problémafelismerést és -megoldást helyezi a középpontba, azaz gyakorlati (számítási) feladatokat kell megoldani a teljesítményértékelés során. A zárthelyi dolgozat elégséges teljesítésének feltétele a legalább 40%-os eredmény elérése.
2. —
—
A részteljesítmény értékelés (aktív részvétel) a tantárgy tudás, képesség, attitűd, valamint önállóság és felelősség típusú kompetenciaelemeinek egyszerűsített értékelési módja, melynek megjelenési formája: a felkészült megjelenés és tevékeny részvétel a tantermi órák folyamatában, felkérésre vezetett példamegoldás a hallgatók előtt, fakultatív szorgalmi feladat megoldása, vagy fakultatív ellenőrző tesztek megírása. Az aktív részvétel – jellegéből adódóan – nem pótolható, nem javítható, továbbá más módon nem kiválható vagy helyettesíthető.
Weight of in-term assessments
| Type | Weight |
|---|---|
| — | 100 % |
| — | 15 % |
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
| Type | ECTS | Performance (%) |
|---|---|---|
| jeles (5) | Excellent [A] | 90 % felett |
| jeles (5) | Very Good [B] | 85 % - 90 % |
| jó (4) | Good [C] | 70 % - 85 % |
| közepes (3) | Satisfactory [D] | 55 % - 70 % |
| elégséges (2) | Pass [E] | 40 % - 55 % |
| elégtelen (1) | Fail [F] | 40 % alatt |
Attendance requirements
Rules for retake and resubmission
90; 85; 70; 55; 40; 40; Az összegző tanulmányi teljesítményértékelés a tantárgy tudás és képesség típusú kompetenciaelemeinek komplex, írásos értékelési módja zárthelyi dolgozat formájában. A dolgozat alapvetően a megszerzett ismeretek alkalmazására fókuszál, így a problémafelismerést és -megoldást helyezi a középpontba, azaz gyakorlati (számítási) feladatokat kell megoldani a teljesítményértékelés során. A zárthelyi dolgozat elégséges teljesítésének feltétele a legalább 40%-os eredmény elérése.; 5; 1; 2; 100; A részteljesítmény értékelés (aktív részvétel) a tantárgy tudás, képesség, attitűd, valamint önállóság és felelősség típusú kompetenciaelemeinek egyszerűsített értékelési módja, melynek megjelenési formája: a felkészült megjelenés és tevékeny részvétel a tantermi órák folyamatában, felkérésre vezetett példamegoldás a hallgatók előtt, fakultatív szorgalmi feladat megoldása, vagy fakultatív ellenőrző tesztek megírása. Az aktív részvétel – jellegéből adódóan – nem pótolható, nem javítható, továbbá más módon nem kiválható vagy helyettesíthető.; 4; 2; 1; 15
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Not provided.
Workload to complete the subject
| Description | hours / term |
|---|---|
| részvétel a kontakt tanórákon | 28 |
| felkészülés a gyakorlatokra | 0 |
| részteljesítmény értékelés feladatainak kidolgozása | 0 |
| további, a teljesítéshez szükséges munkaidő ráfordítás | 30 |
| összegző értékelések | 32 |
| vizsgára készülés | 0 |
| labor | 0 |
| összesen | 90 |
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
2025. 07. 15.
Requirements valid until:
2029. 07. 15.
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.