C

M

Y

K

 

χ

2

6

OPISY
I PROGRAMY
KURSÓW

Opis kursu:

 Kurs przeznaczony jest dla pracowników s∏u˝b marketingowych przedsi´biorstw i instytucji rynkowych oraz organizacji

pos∏ugujàcych si´ badaniami socjologicznymi (jednostki handlowe, przedsi´biorstwa produkcyjne, instytuty badaƒ rynku, uczelnie
wy˝sze, urz´dy pracy, urz´dy skarbowe, instytucje opieki spo∏ecznej, towarzystwa ubezpieczeniowe itp.). Program kursu obejmuje
podstawowe wiadomoÊci z zakresu procedury badaƒ, podstaw êród∏owych i sposobów uzyskiwania danych, procesu doboru próby,
okreÊlania liczebnoÊci próby, a tak˝e rodzaju pope∏nianych b∏´dów i analizy rzetelnoÊci. W dalszej kolejnoÊci przedstawione sà zasady
kodowania i zarzàdzania danymi kategorialnymi, prowadzenie analizy wst´pnej w oparciu o tablice liczebnoÊci, analiza odpowiedzi
na pytania z wielokrotnymi odpowiedziami i wielokrotnymi dychotomiami, analiza tabel dwudzielczych i tabel trójdzielczych przy u˝yciu
zmiennych kontrolnych. Kurs obejmuje tak˝e wybrane procedury analizy wielowymiarowej (analizy czynnikowej, prostej i wielowymiarowej
analizy korespondencji oraz analizy drzewkowej).

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy

udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Metody statystyczne w marketingu i badaniach rynku”, „Modelowanie w badaniach marketingowych

i rynkowych”, „Prognozowanie i analiza szeregów czasowych”, „Prognozowanie sprzeda˝y w przedsi´biorstwie”, „Data mining I”, „Data
mining II a”, „Data mining II b”, „Data mining III”, „Analizy wielowymiarowe”, „Sieci neuronowe”, „Analiza danych korporacyjnych
w systemie SEDAS”.

Terminy: 12-13.01.2005, 21-22.09.2005

Program kursu:

Proces i procedura badaƒ
Podstawy êród∏owe badaƒ
Dobór próby do badaƒ
OkreÊlenie liczebnoÊci próby
Alokacja próby warstwowej
     Alokacja proporcjonalna
     Alokacja nieproporcjonalna
     Alokacja optymalna
B∏´dy losowe i nielosowe
     B∏´dy przypadkowe i systematyczne
     WiarygodnoÊç pomiaru
Ogólne informacje na temat struktury programu i sposobu jego obs∏ugi
     Uruchamianie programu
     Skoroszyty, raporty i okna wyników
     Wykonywanie obliczeƒ w programie STATISTICA
     Dodatkowe narz´dzia pakietu
Relacja pomi´dzy kwestionariuszem/ankietà a bazà danych. Poj´cie zmiennej i przypadku. Sposoby kodowania ró˝nych 
typów pytaƒ
Pobranie danych z pliku dyskowego; korzystanie z baz danych zapisanych w ró˝nych formatach; wymiana danych mi´dzy 
programami
Przygotowanie opisu bazy danych: etykiety zmiennych i etykiety wartoÊci; podwójna notacja w formacie programu STATISTICA
Wst´pna weryfikacja danych, wyszukiwanie b∏´dów i ich korekta
Przygotowanie danych do analizy - przekodowanie zmiennych i inne transformacje
Analiza braków danych
     Braki danych typu MAR i MCAR
     Analiza losowoÊci braków danych
     Wa˝enie danych
Pierwsze spojrzenie na wyniki: tablice rozk∏adów i statystyki opisowe
     Analiza rozk∏adów odpowiedzi i budowa histogramów
     Interpretacja statystyk opisowych
Prezentacja rozk∏adów zmiennych przy pomocy odpowiednio dobranych typów wykresów; regu∏y doboru wykresów 
statystycznych
Analiza tabelaryczna:
     U˝ycie tabel dwudzielczych
     Test      i wspó∏czynniki korelacji w analizie wspó∏zale˝noÊci zmiennych
     Dobór wspó∏czynników korelacji do typu zmiennych
     Interpretacja wyników
Zmienne kontrolne
Pytania z wieloma mo˝liwymi odpowiedziami
Analiza korespondencji
     Prosta i wieloraka analiza korespondencji
     Interpretacja bezw∏adnoÊci i wartoÊci w∏asnych
     Interpretacja osi wspó∏rz´dnych
Analiza skupisk

 

     Metody hierarchiczne
     Miary odleg∏oÊci
     Metody grupowania
     Metoda k-Êrednich
Analiza drzew klasyfikacyjnych
     Budowa modelu predykcyjnego
     Regu∏y stopu
     Interpretacja drzewa klasyfikacyjnego

Analiza danych ankietowych

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

C

M

Y

K

7

Opis kursu:

 Celem tego szkolenia jest przekazanie praktycznej umiej´tnoÊci wykorzystania systemu STATISTICA

Enterprise-wide  Data  Analysis  System  (SEDAS)  do:  uruchamiania  analiz  statystycznych,  przeglàdania
i tworzenia raportów, pobierania danych z baz danych, wykonywania analiz interakcyjnych.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy: 

„Prognozowanie sprzeda˝y w przedsi´biorstwie”, „Data mining I - kurs

podstawowy”, „Data mining II a - metody bez nauczyciela”, „Data mining II b - modele i metody”, „Data mining III
- STATISTICA Data Miner dla zaawansowanych ”,  „Analizy  wielowymiarowe”,  „STATISTICA  Visual  Basic”.

Termin: 22-23.06.2005

Program kursu:

Wprowadzenie
     Przedstawienie systemu i terminologia: profile, monitory, u˝ytkownicy
Zapoznanie ze sposobami pracy w systemie SEDAS
     Uruchamianie, logowanie, opcje linii poleceƒ
     Przyk∏adowe sesje pracy:
    

U˝ytkownika (gotowe analizy, pobieranie danych i analiza w STATISTICA,
korzystanie z raportów)

    

Analityka (projektanta analiz)
Administratora systemu
Zewn´trznego odbiorcy raportów (np. dyrektor)

Dost´p do danych z zewn´trznych baz danych
Niezb´dne podstawy j´zyka SQL
Definiowanie profili dost´pu do danych (profili OLE DB)
Eksploracja danych z zewn´trznych êróde∏ danych i analiza interakcyjna w SEDAS
Definiowanie i korzystanie z monitorów
Rejestrowanie makr analiz w STATISTICA Visual Basic
Proste monitory z analizami zapisanymi w STATISTICA Visual Basic
Przyk∏ady ró˝nych analiz
Definiowanie profili OLE DB z filtrowaniem i filtrowaniem hierarchicznym
Definiowanie monitorów z mo˝liwoÊcià filtrowania
     Korzystanie z monitorów z zastosowaniem prostych przekrojów
     Korzystanie z monitorów z zaawansowanymi mo˝liwoÊciami filtrowania
Edytor Raportów - tworzenie i edycja raportów do wydruku oraz PDF, HTML i RTF
Konfiguracja po∏àczeƒ z danymi - DSN w ODBC oraz providery OLE DB

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Analiza danych

korporacyjnych

w systemie SEDAS

C

M

Y

K

Opis kursu:

 Kurs ten przeznaczony jest dla wszystkich zainteresowanych zastosowaniami statystyki i pakietu

STATISTICA w przetwarzaniu sygna∏ów oraz interpretacji wyników pobranych z ró˝norodnych urzàdzeƒ
pomiarowych. Potencjalnymi odbiorcami sà in˝ynierowie, lekarze, biolodzy, fizycy oraz eksperymentatorzy
wykonujàcy sekwencje pomiarów. Kurs obejmuje przeglàd podstawowych metod statystycznych, analiz´
porównawczà w grupach, analiz´ regresji i korelacji. Szczególny nacisk po∏o˝ony jest na opis procesu
pomiarowego z u˝yciem komputera, przetwarzanie, przechowywanie i przesy∏anie rezultatów pomiaru.
Zasadniczymi zagadnieniami sà: filtracja sygna∏ów oraz analiza sygna∏ów w dziedzinie cz´stotliwoÊci (jedno-
i  dwukana∏owa).  Opcjonalnym  uzupe∏nieniem  wyk∏adu  mo˝e  byç  wprowadzenie  do  teorii  i  przeglàd
zastosowaƒ czasowo-cz´stotliwoÊciowych reprezentacji sygna∏ów.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà  mogà  byç  np.  kursy:

  „Statystyczne  metody  sterowania  jakoÊcià  (SPC)”,  „Komputerowe

wspomaganie planowania i analizy statystycznej doÊwiadczalnych badaƒ innowacyjnych”, „Statystyka
w laboratorium”, „Metody statystyczne w SzeÊç Sigma”, „Analizy wielowymiarowe”, „Kompleksowy system
statystycznego sterowania jakoÊcià SEWSS”, „STATISTICA Visual Basic”.

Termin: 24-25.01.2005

Program kursu:

Prowadzenie pomiarów z u˝yciem rejestratorów cyfrowych
     Cyfrowa reprezentacja sygna∏ów analogowych
     Sygna∏ (seria czasowa)
     Zjawiska zwiàzane z próbkowaniem
     Cz´stotliwoÊç próbkowania i widmo
Podstawy pracy z programem STATISTICA, konwencje i proste zastosowania metod statystycznych 
do poprawy jakoÊci danych pomiarowych
Redukcja informacji
      Uogólnianie obserwowanych zjawisk przez przybli˝anie serii pomiarów funkcjami matematycznymi
     Problem dopasowania
     Wyciàganie wniosków na temat wzajemnej wspó∏zale˝noÊci zmian mierzonych wartoÊci
     Korelacja
Zastosowanie programu STATISTICA do obliczania korelacji i do aproksymacji danych pomiarowych
Analiza ciàgów danych pomiarowych w dziedzinie cz´stotliwoÊci
     Transformacja Fouriera - praktyczne aspekty zastosowaƒ
     Jak przygotowaç sygna∏ do transformacji Fouriera (temperowanie i redukcja sk∏adowej sta∏ej)
     Jak interpretowaç sygna∏ w dziedzinie cz´stotliwoÊci
OdwracalnoÊç transformacji Fouriera - najprostszy filtr
Widmo nie takie straszne
     Opis „czarnej skrzynki” z u˝yciem statystyki widma
     Dzia∏ania arytmetyczne i przetwarzanie sygna∏ów w dziedzinie cz´stotliwoÊci

8

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Analiza danych
pomiarowych
i sygna∏ów

C

M

Y

K

Opis kursu:

 Kurs przeznaczony jest dla wszystkich zainteresowanych wykorzystaniem pakietu STATISTICA

do wykonywania zadaƒ wynikajàcych z wymagaƒ systemu nadzorowania i sterowania procesami pomiarowymi
stosowanymi w przemyÊle do oceny zgodnoÊci wyrobów i procesów wytwarzania z wymaganiami odpowiednich
specyfikacji technicznych. Prezentowane zagadnienia obejmujà wymagane przez normy ISO-9000:2000,
ISO-10012:2003 oraz ISO/TS16949:2002 zasady i procedury uzyskiwania potwierdzenia metrologicznego,
które jest niezb´dnym warunkiem do tego, aby system pomiarowy móg∏ byç zaakceptowany do realizacji
danego zadania przemys∏owego. Wykonywane çwiczenia praktyczne majà na celu przygotowanie uczestników
kursu do realizacji takich zadaƒ jak: przygotowanie specyfikacji technicznej nowego systemu pomiarowego,
który ma byç kupiony, odbiór nowo zakupionego urzàdzenia pomiarowego, tworzenie systemu nadzorowania
wdro˝onych systemów pomiarowych, monitorowanie zdolnoÊci pomiarowej systemów w rzeczywistych
warunkach ich eksploatacji. Wi´kszoÊç omawianych podczas kursu procedur zgodna jest z zaleceniami,
cieszàcego si´ du˝ym uznaniem w przemyÊle samochodowym, przewodnika pt: „Measurement Systems
Analysis - MSA” Third Edition. 2002 opracowanego przez konsorcjum AIAG powo∏ane przez DaimlerChrysler
Corporation, Ford Motor Company i General Motors Corporation.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç kursy:

 „Analiza danych pomiarowych i sygna∏ów”, „Kompleksowy system sterowania

jakoÊcià SEWSS”, „Statystyczne metody sterowania jakoÊcià (SPC)”, „Metody statystyczne w SzeÊç Sigma”.

Termin: 14-15.12.2005

Program kursu:

System pomiarowy i jego struktura
     Proces pomiarowy i wyra˝anie jego wyniku
     Wp∏yw elementów systemu na sk∏adowe wyniku pomiarów
     Przemys∏owe zastosowania systemów pomiarowych
     Klasyfikacja przemys∏owych systemów pomiarowych
Wymagania wynikajàce z norm ISO-9000:2000, ISO-10012:2003 oraz ISO/TS 16949:2002
     Warunek podejmowania decyzji opartych na faktach
     Istota i zasady uzyskiwania potwierdzenia metrologicznego
     Sterowanie procesami pomiarowymi w przemyÊle
W∏aÊciwoÊci przemys∏owych systemów pomiarowych
     Czu∏oÊç i rozdzielczoÊç
     Dok∏adnoÊç (poprawnoÊç i precyzja)
     PowtarzalnoÊç i odtwarzalnoÊç (R&R)
     LiniowoÊç
     StabilnoÊç
     Wp∏yw w∏aÊciwoÊci systemów pomiarowych na b∏´dy kwalifikacji
Statystyczna analiza w∏aÊciwoÊci systemów pomiarowych
     Badanie dok∏adnoÊci systemu (zgodnoÊci z deklaracjà producenta)
     Analiza powtarzalnoÊci i odtwarzalnoÊci (eksperyment R&R)
     Analiza liniowoÊci systemu i wykorzystanie jej rezultatów
     Ocena stabilnoÊci sytemu pomiarowego
     Wyznaczanie wskaêników zdolnoÊci pomiarowej systemu
     Procedury umo˝liwiajàce uzyskanie potwierdzenia metrologicznego

9

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Analiza przemys∏owych

systemów pomiarowych

-MSA

C

M

Y

K

10

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Analiza
regresji

Opis kursu:

 Celem kursu jest zapoznanie u˝ytkowników pakietu STATISTICA z podstawami analizy danych

za pomocà regresji liniowej, zw∏aszcza ze specyfikacjà modeli, diagnostykà i interpretacjà wyników. Kurs
jest  zorientowany  na  praktyczne  aspekty  wykorzystania  analizy  regresji.  Kurs  b´dzie  prowadzony  na
przyk∏adach wykonywanych przez uczestników, wprowadzanych i komentowanych przez osob´ prowadzàcà.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy: 

„Ogólny i uogólniony model liniowy w analizie wspó∏zale˝noÊci zjawisk”,

„Analiza wariancji”, „Testy statystyczne”, „Analizy wielowymiarowe”, „Sieci neuronowe”.

Termin: 23-24.02.2005

Program kursu:

Cel analizy regresji i przyk∏adowe obszary zastosowaƒ
Graficzne narz´dzia analizy i diagnostyki zwiàzku pomi´dzy zmiennymi
     Wykres rozrzutu
     Metody wyg∏adzania wykresu rozrzutu
     Histogram
     Normalne wykresy prawdopodobieƒstwa
Wariancja, kowariancja i korelacja - przypomnienie podstawowych poj´ç
Regresja liniowa dwóch zmiennych
     Wyznaczanie linii regresji - definiowanie modelu w programie STATISTICA
     Ocena dopasowania modelu do danych
     Testowanie hipotez o wspó∏czynnikach regresji
     Za∏o˝enia modelu regresji
     Diagnostyka modelu za pomocà analizy reszt
Regresja wieloraka
     Wst´pne badanie zmiennych do modelu
     Definiowanie modelu i charakterystyka wyników, które mo˝na uzyskaç w programie STATISTICA
     Interpretacja wspó∏czynników regresji i innych statystyk wynikowych (w tym korelacje czàstkowe
     i semiczàstkowe)
     Testowanie hipotez o wspó∏czynnikach
     Diagnostyka modelu
     Wprowadzanie do regresji cech niemierzalnych przy pomocy zmiennych zero-jedynkowych: 
     technika kodowania, specyfikacja modelu, interpretacja wyników
Radzenie sobie w sytuacji danych niespe∏niajàcych za∏o˝eƒ modelu regresji
     Co robiç z obserwacjami nietypowymi, odstajàcymi od innych?
     Jak post´powaç w sytuacji nieliniowoÊci zwiàzku?
     Co robiç, gdy zmienne niezale˝ne sà silnie skorelowane (bliskie wspó∏liniowoÊci)?
     HeteroscedastycznoÊç, jej konsekwencje i sposób na poradzenie sobie z nià w typowych sytuacjach
Techniki pokrewne regresji liniowej w pakiecie STATISTICA - przeglàd mo˝liwoÊci i obszary zastosowaƒ
     Analiza dyskryminacji
     Analiza wariancji i kowariancji
     Korelacja kanoniczna
     Modele Êcie˝kowe i strukturalne - modu∏ SEPATH
     Regresja nieliniowa
Przyk∏ady zastosowania ogólnego i uogólnionego modelu liniowego

C

M

Y

K

Opis kursu:

 Kurs ten jest przeznaczony dla osób, które zajmujà si´ bàdê zamierzajà zajmowaç si´ planowaniem

badaƒ i opracowywaniem wyników doÊwiadczeƒ w ró˝nych dziedzinach badaƒ naukowych i dzia∏alnoÊci
praktycznej. Zostanà przypomniane etapy weryfikacji hipotez statystycznych. Nast´pnie zostanà omówione
podstawowe poj´cia doÊwiadczalnictwa. W kolejnej cz´Êci zaj´ç zostanà przeprowadzone proste przyk∏ady
wprowadzajàce, po których omówione b´dà podstawy statystyczne analizy wariancji. Nast´pnie po kolei
zostanà przedstawione sposoby opracowywania wyników podstawowych uk∏adów ANOVA. W przyk∏adach
liczbowych zostanà wykorzystane dane pochodzàce z eksperymentów przeprowadzanych w agrotechnice,
zootechnice, medycynie, psychologii i pedagogice. W trakcie zaj´ç zostanà tak˝e omówione za∏o˝enia
analizy wariancji, problematyka testowania porównaƒ wielokrotnych oraz poj´cie interakcji. Na zakoƒczenie
zwrócimy  równie˝  uwag´  na  nieco  bardziej  z∏o˝one  uk∏ady  doÊwiadczalne  oraz  analiz´  kowariancji.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Ogólny i uogólniony model liniowy w analizie wspó∏zale˝noÊci zjawisk”,

„Analizy wielowymiarowe”, „Komputerowe wspomaganie planowania i analizy statystycznej doÊwiadczalnych
badaƒ innowacyjnych”.

Termin: 14-15.02.2005

Program kursu:

Wst´p

Etapy weryfikacji hipotez statystycznych
     Podstawowe poj´cia doÊwiadczalnictwa
Przyk∏ad wprowadzajàcy
Logiczne i statystyczne podstawy analizy wariancji
     Podzia∏ ca∏kowitej zmiennoÊci wyników
     Hipotezy zerowe i alternatywne w ANOVA
     Za∏o˝enia analizy wariancji i metody ich sprawdzania
Opracowywanie wyników doÊwiadczeƒ jednoczynnikowych
     Procedury porównaƒ wielokrotnych
     Nieparametryczny test ANOVA Kruskala-Wallisa
Opracowywanie wyników doÊwiadczeƒ jednoczynnikowych
     Poj´cie i istota interakcji
     Analiza porównaƒ zaplanowanych
Analiza uk∏adów z powtarzanymi pomiarami
Analiza kowariancji (ANCOVA)

11

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Analiza

wariancji

12

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Analizy
wielowymiarowe

Opis kursu:

 Kurs ten przeznaczony jest dla badaczy wykorzystujàcych metody wielowymiarowe w ró˝norodnych

dziedzinach (np. medycynie, marketingu, badaniach rynku). Obejmuje wszystkie powszechnie wykorzystywane
typy analiz wielowymiarowych (od regresji, poprzez analiz´ skupieƒ, skalowanie wielowymiarowe i analiz´
czynnikowà, po analiz´ dyskryminacyjnà i korespondencji). Metody te znajdujà zastosowanie przy analizie
du˝ych zbiorów danych, umo˝liwiajàc wydobycie z danych najistotniejszych informacji. Oprócz metod
statystycznych uczestnicy poznajà tak˝e najefektywniejsze i najefektowniejsze sposoby graficznej prezentacji
danych wielowymiarowych.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Data mining I - kurs podstawowy”, „Data mining II a - metody bez

nauczyciela”,  „Data  mining  II  b  -  modele  i  metody”,  „Data  mining  III  -  STATISTICA  Data  Miner  dla
zaawansowanych”, „Metody statystyczne w marketingu i badaniach rynku”, „STATISTICA dla medyków -
metody  zaawansowane”,  „Sieci  neuronowe”,  „Analiza  danych  korporacyjnych  w  systemie  SEDAS”.

Terminy: 9-10.03.2005, 3-4.11.2005

Program kursu:

Skale pomiaru zjawisk
Wielowymiarowa zmienna losowa
Graficzne metody prezentacji danych wielowymiarowych
Korelacja i korelacja czàstkowa
Regresja wieloraka
Zagadnienia taksonomiczne
     Dobór cech
     Miary odleg∏oÊci
     Normalizacja i standaryzacja
Analiza skupieƒ
     Metody aglomeracyjne
     Metoda k-Êrednich
     Porzàdkowanie obiektów wielowymiarowych
Analiza czynnikowa
Skalowanie wielowymiarowe
Analiza dyskryminacyjna

13

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Kurs przeznaczony jest dla pracowników agencji badaƒ rynku i dzia∏ów marketingowych (przedsi´biorstw, firm

badawczych, uczelni, instytucji naukowych, oÊwiatowych, komunalnych, samorzàdowych itp.). Program kursu obejmuje
podstawowe wiadomoÊci z zakresu analiz jedno- i wielowymiarowych orientowanych na wykorzystanie pakietu STATISTICA
w badaniach zadowolenia i wartoÊci konsumenta. W szczególnoÊci omawiana jest budowa i ocena rzetelnoÊci skal pomiaru
satysfakcji i lojalnoÊci (SERVQUAL/SERVPREF, SIMALTO), skale ipsatywne w analizie postrzeganej jakoÊci i wartoÊci konsumenta,
kodowanie i wst´pne przetwarzanie danych, wprowadzenie do budowy i oceny istotnoÊci modeli Êcie˝kowych opisujàcych
relacje mi´dzy zadowoleniem i lojalnoÊcià konsumenta oraz klasyfikacyjno-predykcyjne modele lojalnoÊci wobec marki.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu STATISTICA. Zalecamy

wczeÊniejszy udzia∏ w kursach: „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla niestatystyków” oraz „Analiza danych
ankietowych”, „Metody statystyczne w marketingu i badaniach rynku”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Modelowanie w badaniach marketingowych i rynkowych”,„Data mining I - kurs podstawowy”,

„Data mining II a - metody bez nauczyciela”, „Data mining II b - modele i metody”, „Data mining III - STATISTICA Data Miner
dla  zaawansowanych”,  „Analizy  wielowymiarowe”,  „Metody  statystyczne  w  normach  ISO  9001  i  ISO/TS  16949”.

Termin: 2-3.03.2005

Program kursu:

Badanie satysfakcji

i wartoÊci klienta

Zadowolenie i lojalnoÊç klientów w strategiach CRM
Narz´dzia gromadzenia danych i pomiaru zadowolenia i lojalnoÊci
     Skala wartoÊci/realizacji (importance-performance)
     Skale postrzeganej jakoÊci us∏ug (SERVQUAL/SERVPREF)
     Skala SIMALTO
Analiza wartoÊci konsumenta
     Zasady analizy wartoÊci
     Skale ipsatywne w pomiarze wa˝noÊci cech i ipsatyzacja zmiennych
Wst´pna analiza poziomu zadowolenia klienta
     Analiza rozk∏adów
     Miary pozycyjne i rozproszenia w ocenie stopnia zadowolenia
Ocena wymiarowoÊci skal satysfakcji i lojalnoÊci
     Metody oceny wymiarowoÊci skali
     Wykorzystanie analizy czynnikowej w ocenie wymiarowoÊci skal

WartoÊci w∏asne i ∏adunki czynnikowe
Ortogonalizacja i hierarchizacja czynników
Interpretacja wymiarów

Ocena rzetelnoÊci skali
     Metody oceny rzetelnoÊci
     Wspó∏czynnik Cronbacha
Model pomiarowy satysfakcji i lojalnoÊci klientów
     Wymiary zadowolenia i lojalnoÊci
     Wykorzystanie konfirmacyjnej analizy czynnikowej w ocenie zadowolenia i lojalnoÊci klientów
     

Postaç graficzna modelu

     

Identyfikacja modelu

     

Dopasowanie modelu do danych

     

Ocena parametrów modelu

Zwiàzki przyczynowe mi´dzy zadowoleniem a lojalnoÊcià klientów
     Wykorzystanie metody regresyjnej i korelacyjnej w analizach kluczowych czynników sukcesu

                   i zadowolenia klienta

     

Regresja liniowa a korelacja

     

Interpretacja parametrów funkcji regresji

     

Ocena dopasowania modelu regresyjnego

     Wprowadzenie do modeli Êcie˝kowych
     

Postaç graficzna modeli

     

Identyfikacja modelu

     

Ocena parametrów modelu

LojalnoÊç wobec marki a wybory produktów - wybrane metody analizy predykcyjnej
     Charakterystyka metod predykcyjnych
     Analiza drzewkowa - dobór predyktorów
     Interpretacja drzewa klasyfikacyjnego
     Rola analizy dyskryminacyjnej i regresji logistycznej w predykcji wyborów produktów

14

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Celem kursu jest zapoznanie jego uczestników z podstawowymi ideami i zasadami data minig

(zg∏´biania danych), tak aby mogli samodzielnie realizowaç projekty data mining. Na kursie omówione
zostanà: dost´p do baz danych, przygotowanie danych do analiz, dobór odpowiedniej metody analitycznej,
ocena  uzyskanego  modelu  oraz  wykonywanie  analiz  i  stosowanie  uzyskanych  modeli  (deployment).

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, znajomoÊç podstaw analizy danych.

Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „

STATISTICA

 kurs podstawowy” lub „Statystyka dla niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Data mining II a - metody bez nauczyciela”, „Data mining II b - modele

i metody”, „Data mining III - STATISTICA Data Miner dla zaawansowanych”.

Terminy: 11-12.04.2005, 3-4.10.2005

Program kursu:

Podstawowe idee data mining
     Modele data mining
     Etapy procesu data mining
     Rodzaje zadaƒ data mining
Ârodowisko 

STATISTICA

 

Data Miner

     Wprowadzenie
     Dane wejÊciowe: lokalne pliki danych i zdalne êród∏a danych
     Wizualizacja i rozpowszechnianie wyników
     Przeglàdarka w´z∏ów
     Przyk∏ad prostej analizy w systemie 

STATISTICA

 

Data Miner

Dane zewn´trzne
     

STATISTICA Query

     IDP - In-place Database Processing
Specjalistyczne modu∏y systemu 

STATISTICA Data Miner

 (przeglàd)

     Wst´pne przetwarzanie danych
     Metody predykcyjnego data mining (uczenie z nauczycielem)
     Odkrywanie wiedzy (uczenie bez nauczyciela)
     Modu∏y stosowane po uzyskaniu modelu
Wst´pna obróbka danych - czyszczenie i przekszta∏cenia
     Ogólne informacje
     Czyszczenie danych
     NiezgodnoÊci danych z rzeczywistoÊcià
     Post´powanie z brakami danych
     Dane nietypowe (odstajàce) i zaszumione
     Przekszta∏cenia danych
     Redukcja danych
     Zmniejszenie liczby wymiarów
     Zamiana zmiennej ciàg∏ej na skategoryzowanà (kategoryzacja)
     ¸àczenie klas zmiennej skategoryzowanej
     Losowe próbkowanie
Wprowadzenie do prognozowania w 

STATISTICA Data Miner

Przyk∏ady analiz w systemie 

STATISTICA Data Miner

     Problem klasyfikacyjny - modelowanie zdolnoÊci kredytowej
     Czyszczenie danych i zadanie regresyjne.
Dostosowywanie systemu 

STATISTICA Data Miner

Data mining I
- kurs podstawowy

15

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Data mining II a

- metody

bez nauczyciela

Opis kursu:

 Kurs jest przeznaczony dla wszystkich, którzy chcà bli˝ej poznaç specjalistyczne metody data

mining, tak aby móc wydobyç z danych maksymalnie du˝o u˝ytecznej wiedzy. W trakcie kursu prezentowane
sà techniki data mining nale˝àce do grupy metod bezwzorcowych (unsupervised learning). Kurs jest kon-
tynuacjà i rozwini´ciem kursu „Data mining I - kurs podstawowy”.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, znajomoÊç podstaw data mining

i systemu STATISTICA Data Miner. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „Data mining I - kurs podstawowy.”

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Data mining II b - modele i metody”, „Data mining III - STATISTICA Data

Miner dla zaawansowanych”, „Analizy wielowymiarowe”, „STATISTICA Visual Basic”.

Terminy: 13-14.04.2005, 21-22.11.2005

Program kursu:

Graficzne narz´dzia do eksploracji danych
Analiza  sk∏adowych  g∏ównych  i  sk∏adowych  niezale˝nych  (Principal  Component  Analysis
& Independent Component Analysis)
     iteracyjny dobór czynników
     techniki doboru czynników przy du˝ej liczbie zmiennych (NIPALS)
Analiza skupieƒ uogólnionà metodà EM i k-Êrednich (generalized EM & k-means cluster analysis)
     metody doboru optymalnej liczby skupieƒ
Analiza koszykowa (association rules)
Analiza sekwencji i po∏àczeƒ (sequence and link analysis)

Opis kursu:

 Kurs jest przeznaczony dla wszystkich, którzy chcà bli˝ej poznaç specjalistyczne metody data

mining, tak aby móc wydobyç z danych maksymalnie du˝o u˝ytecznej wiedzy. W trakcie kursu prezentowane
sà wybrane techniki data mining (m.in. drzewa klasyfikacyjne i regresyjne, sieci neuronowe). Kurs „Data
mining II b - modele i metody” jest kontynuacjà i rozwini´ciem kursu „Data mining I - kurs podstawowy”.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, znajomoÊç podstaw data mining

i systemu STATISTICA Data Miner. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „Data mining I - kurs podstawowy”,
„Data mining II a - metody bez nauczyciela”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Data mining III - STATISTICA Data Miner dla zaawansowanych”, „Prognozo-

wanie i analiza szeregów czasowych”, „Analizy wielowymiarowe”, „Metody statystyczne w marketingu
i badaniach rynku”, „Badanie satysfakcji i wartoÊci klienta”, „Prognozowanie sprzeda˝y w przedsi´biorstwie”,
„STATISTICA  dla  medyków  -  metody  zaawansowane”,  „Sieci  neuronowe”,  „STATISTICA  Visual  Basic”.

Terminy: 16-17-18.05.2005, 23-24-25.11.2005

Program kursu:

Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne
Sieci neuronowe
Multivariate adaptive regression splines (MAR Splines)
     Wprowadzenie
     Koncepcja metody
     Algorytm
     Przyk∏ad analizy
Inne metody uczenia maszyn (Support Vector Machines)

16

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Data mining II b
- modele i metody

17

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Data mining III

- STATISTICA Data Miner

dla zaawansowanych

Opis kursu:

 Kurs jest przeznaczony dla osób pragnàcych maksymalnie wykorzystaç mo˝liwoÊci systemu

STATISTICA Data Miner. Omówione zostanà mo˝liwoÊci modyfikowania systemu i dostosowywania go do
w∏asnych potrzeb, programowania w systemie oraz pracy w wersji klient-serwer.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, znajomoÊç podstaw data mining

i systemu STATISTICA Data Miner. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „Data mining I - kurs podstawowy”.

Terminy: 19.05.2005, 9.12.2005

Program kursu:

J´zyk skryptów STATISTICA Data Miner
     Makra, rejestrowanie makr
     Makra dla analiz
     Makra zbiorcze (zapisy wielu analiz)
     Makra klawiaturowe
     Ârodowisko programistyczne
     Edytor STATISTICA Visual Basic
     Przeglàdarka funkcji
     Przeglàdarka obiektów
     Debugowanie programów w STATISTICA Visual Basic
     Przyk∏ady
Struktura w´z∏ów
Modyfikowanie w´z∏ów
Tworzenie w∏asnych w´z∏ów
Wersja klient-serwer

Kompleksowy system
statystycznego sterowania
jakoÊcià SEWSS

Opis kursu:

 Celem kursu jest przedstawienie SEWSS - nowoczesnego systemu wspierajàcego stosowanie

metod SPC i ogólnie analizy danych w zapewnieniu i optymalizacji jakoÊci. Omówione zostanà zasady
organizacji wprowadzania, przechowywania, udost´pniania i analizy danych dotyczàcych ró˝norodnych
procesów. Kurs jest kontynuacjà kursów „Statystyczne metody sterowania jakoÊcià (SPC)”, „Metody statystyczne
w normach ISO 9001 i ISO/TS 16949”.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, znajomoÊç podstaw statystycznego

sterowania jakoÊcià (SPC). Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursach „STATISTICA kurs podstawowy” oraz
„Statystyczne metody sterowania jakoÊcià (SPC)” lub „Metody statystyczne w normach ISO 9001 i ISO/TS 16949”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Metody statystyczne w SzeÊç Sigma”, „Statystyka w laboratorium”,

„Komputerowe wspomaganie planowania i analizy statystycznej doÊwiadczalnych badaƒ innowacyjnych”,
„Analiza danych pomiarowych i sygna∏ów”.

Termin: 20-21.06.2005

Program kursu:

Wprowadzenie do systemu SEWSS
Obiekty systemu
     Komputerowy obraz procesu - schemat systemu
     W∏aÊciwoÊci
     Etykiety
     Monitory
Wprowadzanie danych
     Definiowanie profilu, tj. zbioru w∏aÊciwoÊci i etykiet wprowadzanych razem
     W∏aÊciwoÊci podlegajàce ocenie liczbowej
     W∏aÊciwoÊci podlegajàce ocenie alternatywnej
Monitorowanie procesu za pomocà kart kontrolnych
     Definiowanie monitorów
     Automatyczne reakcje na zdarzenia
     Dostosowanie kart kontrolnych do pracy na hali produkcyjnej
Dane z zewn´trznych baz danych
     Definiowanie êróde∏ danych
     Budowa zapytaƒ
     Karty kontrolne dla danych z zewn´trznych baz danych
Analiza danych post-hoc
Automatyczne tworzenie raportów

18

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Komputerowe

wspomaganie planowania

i analizy statystycznej

doÊwiadczalnych badaƒ innowacyjnych

Opis kursu:

 Kurs obejmuje szeroki zakres metod wspomagajàcych planowanie badaƒ i analiz´ uzyskanych

wyników. Prezentowane sà przyk∏ady planowania badaƒ doÊwiadczalnych dla rozmaitych typów obiektów:
od prostych o dwuwartoÊciowych wielkoÊciach wejÊciowych do z∏o˝onych, majàcych skomplikowane zale˝noÊci
funkcyjne lub narzucone warunki ograniczajàce. Omawiane sà tak˝e techniki stosowane na wst´pnym,
rozpoznawczym etapie prac, dzi´ki którym od razu uzyskuje si´ znaczne ograniczenie zakresu i czasu trwania
dalszych szczegó∏owych badaƒ. Uczestnicy kursu zapoznajà si´ z metodami analizy pomiarów i interpretacjà
uzyskiwanych wyników: analizà wariancji ANOVA, aproksymacjà Êredniokwadratowà, testami istotnoÊci,
wykresem Pareto efektów, normalnym wykresem prawdopodobieƒstwa itp.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Analiza wariancji”, „Statystyczne metody sterowania jakoÊcià (SPC)”,

„Analiza danych pomiarowych i sygna∏ów”, „Statystyka w laboratorium”, „Kompleksowy system statystycznego
sterowania jakoÊcià SEWSS”.

Terminy: 25-26.04.2005, 19-20.09.2005

Program kursu:

Badania wst´pne - identyfikacja czynników istotnych z zastosowaniem planów eliminacyjnych 
Placketta-Burmana
Badanie obiektów z dwuwartoÊciowymi wielkoÊciami wejÊciowymi - zastosowanie planów frakcyjnych
dwuwartoÊciowych (dwupoziomowych) Boxa-Behnkena
Badanie obiektów z wielkoÊciami wejÊciowymi o charakterze ciàg∏ym - zastosowanie planów 
centralnych kompozycyjnych, modelowanie powierzchni odpowiedzi, poszukiwanie odpowiedzi 
ekstremalnych, identyfikacja zwiàzków funkcyjnych pomi´dzy wielkoÊciami wejÊciowymi i odpowiedzià
obiektu badaƒ
Uwzgl´dnianie wp∏ywu kilku ró˝nych czynników blokowych na badany obiekt - zastosowanie 
kwadratów ∏aciƒskich i grecko-∏aciƒskich
Badanie obiektów, których wielkoÊci wejÊciowe spe∏niajà warunek sumowalnoÊci do wartoÊci sta∏ej
- zastosowanie planów dla mieszanin bez ograniczeƒ i z ograniczeniami; analiza i wizualizacja 
wyników
Zastosowanie planów optymalnych - plany D- i A-optymalne. Optymalne uzupe∏nianie uprzednio
uzyskanych wyników badaƒ - analiza i interpretacja
Metoda Taguchi - omówienie koncepcji i stosowanych kryteriów S/N. Przygotowanie badaƒ i analiza
uzyskanych wyników. Zapoznanie z zaletami i ograniczeniami metody

19

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

20

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Metody statystyczne
w marketingu
i badaniach rynku

Opis kursu:

 Kurs przeznaczony jest dla pracowników agencji badaƒ rynku i instytucji marketingowych (przedsi´biorstwa,

firmy badawcze, uczelnie, instytucje naukowe, oÊwiatowe, komunalne, samorzàdowe itp.). Program kursu obejmuje
podstawowe wiadomoÊci z zakresu analiz jedno i wielowymiarowych orientowanych na wykorzystanie pakietu STATISTICA.
Nast´pnie przedstawione sà sposoby wykorzystania pakietu w zarzàdzaniu i przetwarzaniu danych marketingowych.
W  szczególnoÊci  omawia  si´  ocen´  rzetelnoÊci  skal  pomiaru,  kodowanie  i  przetwarzanie  danych,  analiz´  tabel
dwudzielczych, zastosowanie metod wielowymiarowych w badaniach rynkowych i marketingowych, a zw∏aszcza: analiz´
czynnikowà, analiz´ skupieƒ, analiz´ korespondencji i skalowanie wielowymiarowe (MDS) oraz tworzenie map percepcji.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu STATISTICA.

Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursach „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla niestatystyków” oraz „Analiza
danych ankietowych”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

  „Modelowanie w badaniach marketingowych i rynkowych”, „Badanie satysfakcji

i wartoÊci klienta”, „Prognozowanie i analiza szeregów czasowych”, „Prognozowanie sprzeda˝y w przedsi´biorstwie”,
„Data mining I - kurs podstawowy”, „Data mining II a - metody bez nauczyciela”, „Data mining II b - modele i metody”,
„Data mining III - STATISTICA Data Miner dla zaawansowanych”, „Analizy wielowymiarowe”, „Sieci neuronowe”.

Terminy: 9-10.02.2005, 16-17.11.2005

Program kursu:

Przedmiot i zakres badaƒ rynkowych i marketingowych
     Obszary badaƒ rynkowych i marketingowych
     Struktura hierarchiczna badaƒ
     Hierarchia metod badawczych
Dobór prób i testowanie wyników pomiaru.
Planowanie doÊwiadczeƒ
     Grupy eksperymentalne
     Bloki eksperymentalne
     Powtarzane pomiary
     Kwadraty ∏aciƒskie
Procedury segmentacji i selektywnoÊci
Analiza dyskryminacji i klasyfikacji
Wybór rynków docelowych
Pozycjonowanie produktów, mapy percepcji.
Proces badaƒ marketingowych
     Problem badawczy
     Budowa narz´dzia pomiaru
     Dobór próby i prowadzenie badaƒ
     Kodowanie i analiza danych
Ocena rzetelnoÊci narz´dzia pomiarowego
     Koncepcja pytaƒ kwestionariuszowych
     Skale i indeksy
     Metody oceny rzetelnoÊci skal
     Metoda alfa-Cronbacha
Zasady kodowania danych
     Arkusz kodowy
     Zmienne numeryczne i kategorialne
     Zmienne ciàg∏e, dychotomiczne i zdychotomizowane
Redukcja wymiarowoÊci w badaniach marketingowych - zastosowanie w badaniach konsumenta i segmentacji rynku
     Analiza g∏ównych sk∏adowych a analiza czynnikowa
     WartoÊci w∏asne i ∏adunki czynnikowe
     Cele rotacji ortogonalnej
     Interpretacja wymiarów
Klasyfikacja i segmentacja rynku
     Zasady i rodzaje analizy skupisk
     Typy mierników odleg∏oÊci
     Metody grupowania
     Interpretacja dendrogramu
     Metoda k-Êrednich
     Klasyfikacja i profilowanie segmentów
Tabulacja danych
     Tabela kontyngencji
     IstotnoÊç i si∏a zwiàzku
Wykorzystanie map percepcji w badaniach produktu
     Modele MDS
     Budowa macierzy podobieƒstw
     Interpretacja mapy percepcji
     Mapy percepcji i biploty - wykorzystanie analizy g∏ównych skladowych
     Analiza PROFIT
Prezentacja danych - komunikacja z bazami danych i edytorami tekstów (Word)

C

M

Y

K

21

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Metody statystyczne

w normach ISO 9001

i ISO/TS 16949

Opis kursu:

 Kurs ten przeznaczony jest dla wszystkich zainteresowanych problematykà metod statystycznych

wymaganych przez normy ISO 9001 i ISO/TS 16949. Celem kursu jest osiàgni´cie umiej´tnoÊci rozpoznawania
zapotrzebowania na metody statystyczne i mo˝liwoÊci efektywnego ich wdra˝ania przez osoby z dzia∏ów
zapewnienia jakoÊci, a tak˝e z dzia∏ów marketingu. Uczestnicy poznajà podstawy najwa˝niejszych metod,
zakres i przyk∏ady ich zastosowaƒ oraz sposoby interpretacji otrzymywanych wyników.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Statystyczne metody sterowania jakoÊcià (SPC)”, „Kompleksowy system

statystycznego  sterowania  jakoÊcià  SEWSS”,  „Metody  statystyczne  w  SzeÊç  Sigma”,  „Analiza  danych
pomiarowych i sygna∏ów”, „Komputerowe wspomaganie planowania i analizy statystycznej doÊwiadczalnych
badaƒ innowacyjnych”, „Statystyka w laboratorium”, „Analiza danych ankietowych”, „Metody statystyczne
w marketingu i badaniach rynku”.

Terminy: 27-28.04.2005, 5-6.10.2005

Program kursu:

Rola statystyki w dzia∏aniu przedsi´biorstwa
ISO 9001 oraz ISO/TS 16949- wymagania dotyczàce doskonalenia i metod statystycznych
Wprowadzenie do STATISTICA
Analiza danych, poszukiwanie informacji o procesach
Statystyczne sterowanie procesem (SPC)
     Histogramy, wykres Pareto, wykres rozrzutu
     Karty kontrolne Shewharta
     Analiza zdolnoÊci jakoÊciowej
Metody analizy powtarzalnoÊci i odtwarzalnoÊci pomiarów (metody R&R) - podstawy
Wa˝niejsze metody kontroli odbiorczej - przeglàd
Badanie zadowolenia klienta w kontekÊcie zarzàdzania jakoÊcià

C

M

Y

K

22

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu: 

Celem kursu jest praktyczne przekazanie uczestnikom zasadniczej wiedzy o metodach statystycznych

stosowanych w 

SzeÊç Sigma

. Kurs zorganizowany jest zgodnie z etapami DMAIC (Definiowanie, Pomiar, Analiza,

Udoskonalenie, Kontrola); odpowiednie metody omawiane sà w kontekÊcie strategii 

SzeÊç Sigma

. Nacisk po∏o˝ony

jest na zastosowania statystyki, nie na jej teoretyczne podstawy, niemniej jednym z celów kursu jest nabycie przez

uczestników umiej´tnoÊci „statystycznego myÊlenia“. Podstawowe metody statystyczne (np. miara jakoÊci 

SzeÊç

Sigma

) omawiane sà wyczerpujàco, tak by zasady ich zastosowania nie budzi∏y wàtpliwoÊci, bardziej zaawansowane

metody omówione sà tak, by uczestnicy byli w stanie rozpoznaç w swych procesach potrzeb´ ich stosowania
i mogli z powodzeniem ich u˝yç. Krótko omawiane sà te˝ najbardziej zaawansowane metody zalecane w literaturze

SzeÊç Sigma

. Mo˝liwoÊç sprawnego, praktycznego wykorzystania nabytej wiedzy w konkretnej technologii daje

fakt, ˝e omawiane procedury wykonywane sà za pomocà STATISTICA i w przysz∏oÊci b´dà mog∏y byç ∏atwo
powtórzone dla konkretnych procesów.

Wymagania: 

umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu STATISTICA

i podstawowych poj´ç statystycznych. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub
„Statystyka dla niestatystyków” oraz „Statystyczne metody sterowania jakoÊcià (SPC)” lub „Metody statystyczne
w normach ISO 9001 i ISO/TS 16949”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Kompleksowy system statystycznego sterowania jakoÊcià SEWSS”, „Statystyka

w laboratorium”, „Analiza danych pomiarowych i sygna∏ów”, „Komputerowe wspomaganie planowania i analizy
statystycznej doÊwiadczalnych badaƒ innowacyjnych”, „Analizy wielowymiarowe”, „Analiza wariancji”, „Analiza
regresji”.

Terminy: 8-9-10.06.2005, 28-29-30.11.2005

Program kursu:

Definiowanie

     Krótka historia 

SzeÊç Sigma

     Miara jakoÊci 

SzeÊç Sigma

     Zale˝noÊç przyczynowo-skutkowa
     Problemy naturalne i wyjàtkowe
Pomiar
     ZmiennoÊç procesów
     Zmienne iloÊciowe i jakoÊciowe
     Próbki i statystyki opisowe
     Testy statystyczne
     Metody graficzne (histogram, wykres liniowy, wykresy ramka-wàsy)
     Rozk∏ady prawdopodobieƒstwa
     ZdolnoÊç procesu
     PowtarzalnoÊç i odtwarzalnoÊç pomiarów (R&R)
Analiza
     Wizualizacja danych
     Przedzia∏y ufnoÊci, testowanie hipotez
     Bootstrapping i losowe próbkowanie
     Komponenty wariancyjne
     Zale˝noÊç zmiennych, korelacja, regresja
     Analizy wielowymiarowe
Udoskonalenie
     Planowanie doÊwiadczeƒ (DOE)
     Funkcja straty, u˝ytecznoÊç
Kontrola
     Statystyczne uregulowanie procesu
     Karty kontrolne
     SzeÊç wykresów
     Analiza Weibulla niezawodnoÊci

Metody statystyczne
w SzeÊç Sigma

C

M

Y

K

Opis kursu:

 W trakcie zaj´ç uczestnicy kursu zapoznajà si´ z mo˝liwoÊciami tworzenia ró˝norodnych

prezentacji graficznych w oparciu o surowe dane lub wyniki analiz statystycznych. Oprócz technik typowo
prezentacyjnych  program  STATISTICA  udost´pnia  równie˝  szereg  graficznych  technik  analitycznych.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA, zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Terminy: 8.04.2005, 18.11.2005

Program kursu:

Wprowadzenie
     Jakie umiej´tnoÊci nab´dziesz w trakcie niniejszego kursu
     Ogólne w∏asnoÊci wykresów w programie STATISTICA
     Rodzaje wykresów dost´pne w programie STATISTICA
Przyk∏ad wprowadzajàcy - tworzenie i modyfikacja wykresu rozrzutu
Wykresy prezentujàce rozk∏ady zmiennych
Wykresy ilustrujàce podstawowe statystyki opisowe
Wykresy prezentacyjne
Wykresy korelacyjne

23

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Metody wizualizacji

danych

C

M

Y

K

24

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu: 

Kurs ma za zadanie zapoznaç lekarzy, farmakologów oraz biologów z najbardziej praktycznymi

metodami opisu zale˝noÊci pomi´dzy zmiennymi wyst´pujàcymi w problemach biologiczno-medycznych
(np. dawka leku a jego skutecznoÊç lub zale˝noÊç iloÊci dni sp´dzonych w szpitalu od wielkoÊci pewnych
parametrów biochemicznych). Korzystajàc z ró˝norodnych przyk∏adów, poznajemy sposoby opisu (budow´
modeli) powiàzaƒ pomi´dzy analizowanymi cechami. Nast´pnie opisywane sà metody badania dopasowania
zbudowanego modelu do danych rzeczywistych. Poznajemy odpowiednie procedury dopasowania. Zbudowane
modele wykorzystywane sà do przewidywania zmian w analizowanych uk∏adach zmiennych. Liczne przyk∏ady
ilustrujà sposoby sprawdzenia odpowiednich za∏o˝eƒ, budowy modeli, a tak˝e interpretacji uzyskanych
wyników. Do analizy w∏àczane sà zarówno zmienne iloÊciowe, jak i jakoÊciowe. Dla tych ostatnich poznamy
jednà z podstawowych metod ich analizy - analiz´ log-liniowà, a tak˝e sposoby testowania istotnoÊci
statystycznej wp∏ywu ró˝nych czynników (i powiàzaƒ mi´dzy nimi), które zosta∏y uj´te w tabeli krzy˝owej
(np. wyst´powanie ró˝nych symptomów chorobowych w zale˝noÊci od p∏ci, grupy wiekowej).

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA dla medyków i biologów”, „STATISTICA kurs
podstawowy” lub „Statystyka dla niestatystyków”.

Kontynuacjà  mogà  byç  np.  kursy:

  „STATISTICA  dla  medyków  -  metody  zaawansowane”,  „Analizy

wielowymiarowe”, „Ogólny i uogólniony model liniowy w analizie wspó∏zale˝noÊci zjawisk”, „Analiza
regresji”, „Sieci neuronowe”.

Termin: 7-8.03.2005

Program kursu:

Przypomnienie i wprowadzenie - analiza regresji
     Budowa modelu liniowego i jego za∏o˝enia
     Dopasowanie modelu liniowego (wspó∏czynnik determinacji, analiza wariancji, istotnoÊç 
     wspó∏czynników)
     Znaczenie analizy reszt (odleg∏oÊç Cooka, Mahalanobisa) oraz wykrywanie punktów odstajàcych
     Dobór zmiennych objaÊniajàcych (regresja krokowa, nadmiarowoÊç, tolerancja)
     Przeprowadzenie analizy w pakiecie STATISTICA
     Interpretacja otrzymanych wyników
Modele nieliniowe
     Modele nieliniowe sprowadzone poprzez przekszta∏cenia do liniowych
     Procedury estymacji modeli nieliniowych (metody estymacji, funkcji kary)
     Ocena dopasowania modelu
     Ogólny model regresji logistycznej i jego zastosowanie w naukach przyrodniczych
     Przeprowadzenie analizy w pakiecie STATISTICA
     Interpretacja otrzymanych wyników
Analiza log-liniowa jako wyrafinowane narz´dzie do badania zale˝noÊci w tabelach krzy˝owych
     Wielodzielcze tabele liczebnoÊci (zmienne objaÊniane i objaÊniajàce)
     Model log-liniowy (model u˝ytkownika i automatyczne dopasowanie modelu)
     Ocena dobroci dopasowania modelu (test 

χ

2

 Pearsona i 

χ

2

 najwi´kszej wiarygodnoÊci)

     Efekty interakcji wieloczynnikowych i powiàzania pomi´dzy zmiennymi objaÊniajàcymi
     Przeprowadzenie analizy w pakiecie STATISTICA
     Interpretacja otrzymanych wyników
Analiza oparta na ogólnym i uogólnionym modelu liniowym

Modele regresji
liniowej i nieliniowej
w biologii i medycynie

C

M

Y

K

25

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Modelowanie

w badaniach

marketingowych

i rynkowych

Opis  kursu: 

Kurs  przeznaczony  jest  dla  przedstawicieli  firm  badawczych  oraz  pracowników  instytutów  naukowych

i uczelni wy˝szych. Z kursu b´dà mogli skorzystaç równie˝ pracownicy s∏u˝b marketingowych przedsi´biorstw i instytucji
rynkowych. Zalecana jest znajomoÊç zasad wielowymiarowej analizy regresji i analizy czynnikowej. Program kursu obejmuje
podstawy modelowania, interpretacj´ i idealizacje modelu oraz symulacj´ i predykcj´. Szczególna uwaga zostanie zwrócona
na  wartoÊci  poznawcze  i  interpretacyjne  modeli  trendu,  na  wykorzystanie  modeli  regresji  w  badaniach  rynkowych
i marketingowych oraz na wykorzystanie modeli adaptacyjnych w procesach dyfuzji i inercji oraz w procesach przejÊcia.
Zostanà przedstawione równie˝ metody konfirmacyjnej analizy czynnikowej i modelowania strukturalnego SEPATH.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu STATISTICA, znajomoÊç

zasad wielowymiarowej analizy regresji i analizy czynnikowej, zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs
podstawowy” lub „Statystyka dla niestatystyków” oraz „Metody statystyczne w marketingu i badaniach rynku”, „Analizy
wielowymiarowe”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Badanie satysfakcji i wartoÊci klienta”, „Data mining I - kurs podstawowy”, „Data mining

II  a  -  metody  bez  nauczyciela”,  „Data  mining  II  b  -  modele  i  metody”,  „Data  mining  III  -  STATISTICA  Data  Miner  dla
zaawansowanych”, „Prognozowanie i analiza szeregów czasowych”, „Prognozowanie sprzeda˝y w przedsi´biorstwie”, „Analizy
wielowymiarowe”, „Sieci neuronowe”, „Analiza danych korporacyjnych w systemie SEDAS”.

Termin: 6-7.04.2005

Program kursu:

Poj´cie i konstrukcja modeli marketingowych
     Poj´cie i istota modelowania
     Rodzaje modeli
Modele trendu
     Modele liniowe
     Modele nieliniowe
     Estymacja nieliniowa modeli trendu
     Szczególne przypadki nieciàg∏oÊci
Modele regresji
     Modele regresji jednej zmiennej
     Regresja logitowa i probitowa
     Modele log-liniowe
     Modele regresji wielorakiej o charakterze przyczynowo-skutkowym
Modele ANOVA
     Jednoczynnikowa ANOVA
     ANOVA efektów g∏ównych
     ANOVA dla uk∏adów czynnikowych
     ANOVA dla uk∏adów zagnie˝d˝onych
Modele ANCOVA
     ANCOVA z liniowym wp∏ywem zmiennej towarzyszàcej bez interakcji
     ANCOVA z nieliniowym wp∏ywem zmiennej towarzyszàcej bez interakcji
     ANCOVA z nieliniowym wp∏ywem zmiennej towarzyszàcej z interakcjià
Modele adaptacyjne
     Model dyfuzji
     Model grawitacji
     Model potencja∏u
     Model przep∏ywów
Eksploracyjna analiza czynnikowa
     Zastosowania EAC w budowaniu modeli marketingowych
     Analiza g∏ównych sk∏adowych a analiza czynnikowa
     Procedura analizy czynnikowej/g∏ównych sk∏adowych
     Interpretacja wyników analizy czynnikowej
Konfirmacyjna analiza czynnikowa
     Zastosowania KAC w modelowaniu marketingowym
     Budowa modelu pomiarowego
     Problemy identyfikacji modelu
     Rodzaje estymacji parametrów modelu
Równania strukturalne (SEPATH)
     Zastosowania równaƒ strukturalnych w modelowaniu marketingowym
     Model pomiarowy i model strukturalny
     Graficzna prezentacja diagramu Êcie˝kowego
     Problemy identyfikacji modelu
     Estymacja i interpretacja parametrów modelu
Wielogrupowe modele strukturalne w mi´dzykulturowych badaniach marketingowych
     Rodzaje ekwiwalencji badaƒ
     Ocena inwariancji pomiarowej
     Wykorzystanie modeli strukturalnych w porównaniach mi´dzykulturowych

C

M

Y

K

26

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Kurs przeznaczony jest dla osób, zainteresowanych budowaniem liniowych i nieliniowych modeli

ujmujàcych powiàzania pomi´dzy zmiennymi w oparciu o metody ogólnego i uogólnionego modelu liniowego
zaimplementowane w modu∏ach: Ogólne modele liniowe (GLM), Uogólnione modele liniowe i nieliniowe
(GLZ), Ogólne modele regresji (GRM) oraz Modele czàstkowych najmniejszych kwadratów (PLS). Program
kursu obejmuje definiowanie i przeprowadzanie analizy zarówno standardowych jak i bardziej z∏o˝onych
typów uk∏adów doÊwiadczalnych (m. in. uk∏ady ANOVA lub MANOVA; jednoczynnikowe, efektów g∏ównych,
czynnikowe lub zagnie˝d˝one, uk∏ady z powtarzanymi pomiarami, modele regresji prostej, wielorakiej
i wielomianowej, proste lub bardziej z∏o˝one uk∏ady analizy kowariancji; np. z oddzielnymi wspó∏czynnikami
kierunkowymi,  lub  ogólne  wielowymiarowe  uk∏ady  MANCOVA).  Uczestnicy  kursu  w  oparciu  o  dane
pochodzàce z ró˝nych dziedzin zapoznajà si´ ze sposobem przeprowadzania analizy takich uk∏adów oraz
interpretacjà wyników.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA i podstawowych metod statystycznych, zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs
podstawowy” albo „Statystyka dla niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Analizy wielowymiarowe”, „Sieci neuronowe”, „Data mining I - kurs

podstawowy”, „Data mining II a - metody bez nauczyciela”, „Data mining II b - modele i metody”, „Data
mining III - STATISTICA Data Miner dla zaawansowanych”.

Termin: 14-15.03.2005

Program kursu:

Wprowadzenie
     Cele i program kursu
     Wprowadzenie do zagadnienia modeli liniowych
     Wspólne w∏asnoÊci modu∏ów GLM, GLZ, GRM
Przyk∏ady analiz prostych modeli liniowych
     Uk∏ad jednoczynnikowej analizy wariancji
     Przyk∏ad analizy regresji prostej
Bardziej zaawansowane techniki analizy wariancji
     Dwuczynnikowa ANOVA
     Przyk∏ad trójczynnikowej ANOVA
     Uk∏ady ANOVA z powtarzanymi pomiarami
Przyk∏ady stosowania technik analizy regresji
     Przyk∏ad analizy regresji wielorakiej w module GRM
     Przyk∏ad regresji wielomianowej
Techniki analizy kowariancji
Przyk∏ady zastosowania uogólnionego modelu liniowego

Ogólny i uogólniony
model liniowy w analizie
wspó∏zale˝noÊci zjawisk

C

M

Y

K

27

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Kurs przeznaczony jest dla osób, które chcà poznaç podstawowe i zaawansowane techniki

prognozowania i analizy szeregów czasowych. Uczestnicy po zaznajomieniu si´ z podstawowymi poj´ciami
(proces stochastyczny, sk∏adniki szeregów czasowych) poznajà szeroki zakres metod pozwalajàcych formu∏owaç
prognozy i oceniaç ich jakoÊç (estymacja trendu, analiza wahaƒ sezonowych, wyrównywanie wyk∏adnicze,
analiza widmowa, funkcje autokorelacji i korelacji czàstkowej, modele ARIMA).

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA, zalecamy wczeÊniejsze uczestnictwo w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Prognozowanie sprzeda˝y w przedsi´biorstwie”, „Analizy wielowymiarowe”,

„Metody statystyczne w marketingu i badaniach rynku”, „Analiza regresji”, „Sieci neuronowe”, „Analiza
danych korporacyjnych w systemie SEDAS”, „Data mining I - kurs podstawowy”, „Data mining II a - metody
bez nauczyciela”, „Data mining II b - modele i metody”, „Data mining III - STATISTICA Data Miner dla
zaawansowanych”.

Terminy: 31.01-1.02.2005, 28-29.09.2005

Program kursu:

Zmienne losowe. Podstawy wnioskowania statystycznego
Procesy stochastyczne i szeregi czasowe
     Definicja procesu stochastycznego

   

     Szereg czasowy i jego prezentacja graficzna
     Procesy z czasem ciàg∏ym i dyskretnym
     Parametry procesu stochastycznego: wartoÊç przeci´tna, wariancja i funkcja autokorelacji
     StacjonarnoÊç i ergodycznoÊç procesu
Klasyczna analiza szeregów czasowych, dekompozycja szeregu czasowego
     Wskaêniki dynamiki
     Estymacja trendu

Ârednie ruchome
Dopasowywanie funkcji

     Analiza wahaƒ sezonowych
     Metody eliminacji sk∏adników systematycznych
Wyrównywanie wyk∏adnicze
     Proste wyrównywanie wyk∏adnicze

 

     Modele sezonowe i niesezonowe
Metody regresyjne w modelowaniu i prognozowaniu szeregów czasowych
     Modele ze zmiennymi zerojedynkowymi
     Modele autoregresji
     Uwzgl´dnianie informacji ze zmiennych dodatkowych
     Trendy jednoimiennych okresów
Analiza widmowa
     Periodogram
     Widmo mocy
Modele typu ARIMA
     Identyfikacja postaci modelu
     Estymacja parametrów
     Testowanie modelu
     Ocena dobroci dopasowania i analiza reszt
     Prognozowanie

Prognozowanie

i analiza szeregów

czasowych

C

M

Y

K

 28

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Kurs adresowany jest do wszystkich osób, które przygotowujà prognozy zapotrzebowania na energi´ elektrycznà

lub cieplnà i jej przysz∏ego zu˝ycia - w elektrowniach, elektrociep∏owniach, zak∏adach energetycznych itp. Od podstaw
wprowadza niezb´dne poj´cia statystyczne, a nast´pnie kolejne metody analityczne: analiz´ regresji, metody prognozowania
szeregów czasowych, prognozowanie za pomocà sieci neuronowych, a tak˝e metody klasyfikacji. Na kursie poruszane b´dà
nie tylko zagadnienia prognozowania, ale tak˝e klasyfikacyjne, np. wyodr´bnianie grup klientów o podobnych cechach. Na
kursie zostanà wykorzystane rzeczywiste dane pochodzàce z polskich przedsi´biorstw.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows.

Termin: 13-14-15-16.06.2005

Program kursu:

Wprowadzenie do statystycznej analizy danych
     Podstawowe poj´cia
     Zakres zastosowaƒ metod statystycznych
Wybrane operacje na danych
     Import arkusza Excela i sposoby sprawdzania poprawnoÊci danych
     Czyszczenie danych
Elementy statystyki opisowej
     Badanie rozk∏adu zmiennych
     Charakterystyki liczbowe rozk∏adu zmiennej
     Analiza statystyk opisowych w grupach
Elementy wnioskowania statystycznego
     Testowanie hipotez statystycznych
     Przyk∏ady weryfikacji hipotez statystycznych
Wybrane metody analizy wspó∏zale˝noÊci pomi´dzy zmiennymi
     Wprowadzenie
     Elementy analizy korelacyjnej
     Regresja liniowa dwóch zmiennych (regresja prosta)
     Regresja wieloraka

Metody budowy modeli

     Estymacja modeli nieliniowych
Metody prognozowania szeregów czasowych - wprowadzenie
     Sk∏adniki szeregu czasowego
     Metody prognozowania
     Miary oceny trafnoÊci prognoz
Analiza trendu
     Ârednie ruchome
     Analityczna metoda wyodr´bniania trendu
     Eliminacja trendu
Analiza wahaƒ okresowych
     SezonowoÊç addytywna i multiplikatywna
     Metoda Census I
     Eliminacja wahaƒ okresowych
Zastosowanie modeli regresji w prognozowaniu szeregów czasowych
     Trendy
     Modele ze zmiennymi zerojedynkowymi
     Modele autoregresji
     Uwzgl´dnianie informacji ze zmiennych dodatkowych
     Trendy jednoimiennych okresów
Modele ARIMA
     Struktura modelu
     Doprowadzanie analizowanego procesu do stacjonarnoÊci
     Poszukiwanie dopuszczalnego modelu
     Weryfikacja modelu
Wyrównywanie wyk∏adnicze
     Zasady wyrównywania wyk∏adniczego
     Wybór modelu
     Ocena wyników
Analiza skupieƒ
     Podstawy analizy skupieƒ
     Wybór miary odleg∏oÊci, metody i strategii grupowania
     Metoda Warda i metoda k-Êrednich
     Zastosowanie metod analizy skupieƒ w analizie szeregów czasowych
Analiza obserwacji ekstremalnych i nietypowych
     Analiza dyskryminacyjna
     Modele logitowe
Sieci neuronowe
     Neuron i sieç neuronowa
     Uczenie sieci
     Neuronowe modele regresyjne, prognozowanie
     Techniki klasyfikacji wzorcowej
     Klasyfikacja bezwzorcowa

Prognozowanie
i analiza danych
w energetyce

C

M

Y

K

Opis  kursu:

  Kurs  przeznaczony  jest  dla  osób  zajmujàcych  si´  budowà  oraz  wykorzystaniem  prognoz  sprzeda˝y

w przedsi´biorstwie. Program kursu obejmuje zagadnienia zwiàzane z przebiegiem procesu prognostycznego, budowà
wybranych modeli prognostycznych, budowà prognoz i symulacjà komputerowà. Przedstawione zostanà sposoby budowy
prognoz wielkoÊci sprzeda˝y produktów obecnych na rynku od d∏u˝szego czasu, produktów niedawno wprowadzonych na
rynek oraz produktów wprowadzanych na rynek. Kurs ten jest kontynuacjà kursu „Prognozowanie i analiza szeregów
czasowych”.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu STATISTICA, znajomoÊç

podstaw analizy danych i prognozowania. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursach: „STATISTICA kurs podstawowy” lub
„Statystyka dla niestatystyków” oraz „Prognozowanie i analiza szeregów czasowych”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Data mining I - kurs podstawowy”, „Data mining II a - metody bez nauczyciela”, „Data

mining II b - modele i metody”, „Data mining III - STATISTICA Data Miner dla zaawansowanych”, „Analiza regresji”, „Sieci
neuronowe”,  „Analizy  wielowymiarowe”,  „Metody  statystyczne  w  marketingu  i  badaniach  rynku”,  „Analiza  danych
korporacyjnych w systemie SEDAS”.

Terminy: 16-17.03.2005, 26-27.10.2005

Program kursu:

Proces prognostyczny w przedsi´biorstwie
     podstawy prognozowania - prawid∏owoÊci
     przes∏anki (za∏o˝enia) prognostyczne
     statystyczna obróbka danych prognostycznych (agregacja danych, uzupe∏nianie brakujàcych danych)
     statystyczna analiza danych prognostycznych (wykrywanie prawid∏owoÊci i obserwacji odstajàcych)
     wybór metody prognozowania
     budowa, ocena dopuszczalnoÊci i trafnoÊci prognoz
Prognozowanie sprzeda˝y produktów obecnych na rynku od d∏u˝szego czasu
     modele szeregów czasowych

identyfikacja prawid∏owoÊci (test wspó∏czynnika korelacji liniowej, analiza wariancji)
oraz obserwacji odstajàcych (wykres ramka-wàsy)
analityczne funkcje trendu
modele wyg∏adzania wyk∏adniczego

     analiza przypadków
     modele regresji

identyfikacja prawid∏owoÊci oraz obserwacji wp∏ywowych (odleg∏oÊci Cooka) i nietypowych
(reszty standaryzowane)
regresja prosta i wieloraka
regresja krokowa
modele regresji wahaƒ sezonowych

     analiza przypadków
Prognozowanie sprzeda˝y produktów niedawno wprowadzonych na rynek
     modele analogowe
     analiza przypadków
Prognozowanie sprzeda˝y produktów wprowadzanych na rynek
     modele formalne II rodzaju o parametrach okreÊlanych przez ekspertów
     analiza przypadków
System prognostyczny przedsi´biorstwa. Integracja iloÊciowych metod prognozowania i ocen ekspertów
     korygowanie prognoz
     kombinacja prognoz
     analiza przypadków
     monitorowanie prognoz

29

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Prognozowanie

sprzeda˝y

w przedsi´biorstwie

C

M

Y

K

 30

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis  kursu:

  Kurs  ten  przeznaczony  jest  dla  osób  znajàcych  ju˝  rutynowe  metody  przetwarzania  danych

z wykorzystaniem Êrodków techniki komputerowej, które chcà poszerzyç zestaw wykorzystywanych technik o metody
zwiàzane z nowoczesnà i bardzo efektywnà technikà sieci neuronowych. Uczestnicy zapoznajà si´ z programem
STATISTICA Sieci Neuronowe i metodami uczenia sieci neuronowych w nim zawartych, a tak˝e narz´dziami s∏u˝àcymi
do diagnostyki. Podczas kursu prezentowane sà wszystkie najwa˝niejsze architektury sieci i metody ich uczenia. Kursanci
poznajà  tak˝e  narz´dzia  pozwalajàce  na  omini´cie  najbardziej  pracoch∏onnych  etapów  projektowania  sieci.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Prognozowanie i analiza szeregów czasowych”, „Analiza regresji”, „Prognozowanie

sprzeda˝y w przedsi´biorstwie”, „Analizy wielowymiarowe”, „Data mining I - kurs podstawowy”, „Data mining II a - metody
bez nauczyciela”, „Data mining II b - modele i metody”, „Data mining III - STATISTICA Data Miner dla zaawansowanych”

Terminy: 16-17.02.2005, 11-12.05.2005, 14-15.09.2005, 7-8.12.2005

Program kursu:

Podstawy sieci neuronowych
     Przyczyny i okolicznoÊci wzrostu zainteresowania tematykà sieci
     Budowa neuronu i jego modelu - sztucznego neuronu
     Wybór struktury sieci i czynniki determinujàce struktur´
     Problem rozmiaru sieci
Metody uczenia sieci
     Proste uczenie pojedynczego neuronu
     Wspó∏czynniki uczenia i dobór ich wartoÊci
     Uczenie jako minimalizacja funkcji b∏´du
     Sieci wielowarstwowe i wsteczna propagacja b∏´du
     Problemy minimów lokalnych funkcji b∏´du i nowe sposoby uczenia
Problem samouczenia sieci
     Mo˝liwoÊci i ograniczenia typowych sieci samouczàcych si´
     Samouczenie z konkurencjà
     Samouczenie z sàsiedztwem i sieci Kohonena
Zastosowania sieci neuronowych
     Rozpoznawanie obrazów i grupowanie obiektów
     Aproksymacja funkcji i filtracja sygna∏ów
     Predykcja z wykorzystaniem sieci
     Pami´ci autoasocjacyjne i heteroasocjacyjne
     Optymalizacja przy u˝yciu sieci
STATISTICA Sieci Neuronowe - podstawy pracy
     Ogólne wiadomoÊci na temat pos∏ugiwania si´ programem
     Przygotowywanie plików z danymi
     Wst´pna analiza danych
     Definiowanie sieci neuronowych
     Wspó∏praca z pakietem STATISTICA
Neuronowe modele regresyjne
     Definiowanie wielowarstwowych sieci jednokierunkowych
     Metody uczenia wielowarstwowych sieci jednokierunkowych i dobór parametrów okreÊlajàcych sposób 
     dzia∏ania procedury uczàcej
     Ocena jakoÊci uzyskanych modeli sieciowych
     Mo˝liwoÊci aplikacyjne oszacowanych modeli neuronowych
     Sieci liniowe
     Sieci o radialnych funkcjach bazowych
     Sieci neuronowe realizujàce regresj´ uogólnionà
     Porównanie sieci regresyjnych
Neuronowa analiza szeregów czasowych
     Budowa neuronowych modeli autoregresyjnych
     Specyfika wst´pnej analizy szeregów czasowych
     Ocena jakoÊci modeli szeregów czasowych
Projektowanie struktury modeli neuronowych
     Zastosowanie algorytmów genetycznych w procesie doboru zmiennych wejÊciowych
      Redukcja  wymiaru  przestrzeni  danych  wejÊciowych  poprzez  zastosowanie  sieci  autoasocjacyjnych
     OkreÊlanie optymalnej struktury sieci przy pomocy metody symulowanego wy˝arzania
     Redukcja struktury sieci przy pomocy cz∏onu kary
Sieci klasyfikujàce
     Struktura jedno- i dwuwymiarowej sieci Kohonena
     Realizacja operacji porzàdkowania i grupowania obiektów przy pomocy sieci Kohonena
     Wizualizacja i interpretacja wyników dzia∏ania sieci Kohonena
     Probabilistyczne sieci neuronowe

Sieci neuronowe

Opis kursu:

 Kurs przeznaczony jest dla osób pragnàcych poznaç podstawowe metody statystyczne stosowane

w medycynie i biologii. Kurs przybli˝y lekarzom, biologom i epidemiologom niezb´dne dziÊ narz´dzie, jakim
jest analiza statystyczna. Uczestnik kursu poznaje najwa˝niejsze (zarówno proste, jak i bardziej zaawansowane)
metody i procedury statystyczne. Nale˝à do nich: statystyki opisowe, testy t-Studenta, analiza wariancji,
testy nieparametryczne, podstawy analizy korelacji i regresji, interpretacja graficzna danych i otrzymanych
wyników. Na kursie prezentowane sà praktyczne przyk∏ady u∏atwiajàce zrozumienie idei stosowanych metod
i praktyczne ich zastosowanie. Prezentowane wiadomoÊci umo˝liwiajà lekarzowi lub biologowi rozwiàzywanie
i interpretacj´ zagadnieƒ statystycznych.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „STATISTICA dla medyków - metody zaawansowane”, „Analizy wielowymia-

rowe”, „Modele regresji liniowej i nieliniowej w biologii i medycynie”, „Analiza regresji”, „Sieci neuronowe”,
„Ogólny  i  uogólniony  model  liniowy  w  analizie  wspó∏zale˝noÊci  zjawisk”,  „Analiza  wariancji”,  „Testy
statystyczne”.

Terminy: 17-18.01.2005, 12-13.09.2005

Program kursu:

Wprowadzenie
Edycja danych
Statystyki opisowe
     Praca w programie na przyk∏adzie okna „Statystyki opisowe”
     Miary po∏o˝enia i rozproszenia
     Prezentacja graficzna
Testowanie hipotez (testy parametryczne)
     Podstawowe poj´cia statystyczne
     Testy t-Studenta
     Analiza wariancji
     Kalkulator prawdopodobieƒstwa
Korelacja i regresja prostoliniowa
     Podstawowe poj´cia statystyczne
     Realizacja obliczeƒ
     Opis i interpretacja wyników
Testy nieparametryczne
     Podstawowe poj´cia
     Test Walda-Wolfowitza
     Test Manna-Whitneya
     Test Ko∏mogorowa-Smirnowa
     Test Wilcoxona
     Rozk∏ady - rodzaje i weryfikacja charakteru
Analiza tabel liczebnoÊci i szeregów wielocechowych
Drukowanie w programie STATISTICA
Wprowadzenie do statystyki wielowymiarowej

31

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

STATISTICA dla

medyków i biologów

C

M

Y

K

Opis kursu: 

Kurs ten jest kontynuacjà kursu „STATISTICA dla medyków i biologów” i obejmuje bardziej

zaawansowane metody analizy danych stosowane w medycynie. Uczestnicy tego kursu zapoznajà si´
z zaawansowanymi metodami statystycznymi wykorzystywanymi w medycynie i naukach biologicznych
(weryfikacja hipotez parametrycznych i nieparametrycznych, tablice trwania ˝ycia, metoda Kaplana-Meiera,
analiza  prze˝ycia,  model  Coxa,  korelacje,  regresja  liniowa  i  logitowa,  wprowadzenie  do  metod
wielowymiarowych). Szczególny nacisk po∏o˝ony jest na w∏aÊciwà interpretacj´ otrzymywanych wyników.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA dla medyków i biologów”, „STATISTICA kurs
podstawowy” lub „Statystyka dla niestatystyków”.

Kontynuacjà  mogà  byç  np.  kursy: 

„Analizy  wielowymiarowe”,  „Modele  regresji  liniowej  i  nieliniowej

w biologii i medycynie”, „Ogólny i uogólniony model liniowy w analizie wspó∏zale˝noÊci zjawisk”, „Analiza
regresji”, „Sieci neuronowe”, „Testy statystyczne”, „Analiza wariancji”.

Termin: 20-21.04.2005

Program kursu:

Podstawy wnioskowania statystycznego
Przygotowanie danych
Metody analizy zwiàzków mi´dzy zmiennymi
Weryfikacja hipotez parametrycznych
Weryfikacja hipotez nieparametrycznych
     NormalnoÊci
     Niezale˝noÊci
     LosowoÊci
Standaryzowane wspó∏czynniki epidemiologiczne
Tablica trwania ˝ycia. Metoda Kaplana-Meiera
Testy dla porównywania prze˝yç
Coxa model proporcjonalnego hazardu
Kategoryzacja zmiennych ciàg∏ych
Korelacja i regresja liniowa
Regresja logitowa. Analiza case-control
Analizy z wykorzystaniem ogólnego i uogólnionego modelu liniowego
Metody analiz wielowymiarowych
Statystyczne aspekty badaƒ prospektywnych

 32

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

STATISTICA dla medyków
- metody zaawansowane

Opis kursu:

 W trakcie zaj´ç uczestnicy kursu zapoznajà si´ z obs∏ugà programu STATISTICA oraz wybranymi zagadnieniami

statystycznej analizy danych (SAD). W pierwszym dniu zaj´ç omawiane sà takie kwestie jak przeznaczenie i budowa
programu, opanowanie podstawowych narz´dzi i opcji s∏u˝àcych do wprowadzania danych, import danych z innych
aplikacji, sprawdzanie poprawnoÊci danych, przekszta∏canie danych, badanie rozk∏adu empirycznego zmiennej, sposoby
obliczania i interpretacji statystyk opisowych, tworzenie wykresów, analiza danych jakoÊciowych oraz zarzàdzanie
wynikami  analiz i  tworzenie  raportów z  ich  przebiegu. Drugi  dzieƒ zaj´ç jest  poÊwi´cony  wybranym elementom
wnioskowania statystycznego (ogólny schemat weryfikacji hipotez statystycznych, dobór i przeprowadzanie testów
parametrycznych i nieparametrycznych, wprowadzenie do zagadnienia wspó∏zale˝noÊci pomi´dzy zmiennymi raz
elementy analizy korelacji i regresji). Cz´Êç przyk∏adowych plików danych wykorzystywanych w trakcie kursu to dane
pochodzàce z rzeczywistych badaƒ, niektóre zaÊ sà danymi fikcyjnymi, które zosta∏y tak dobrane, aby zilustrowaç
zastosowanie wybranych metod analizy statystycznej bàdê te˝ dzia∏anie okreÊlonych narz´dzi programu. Szczególna
uwaga jest zwracana na niezwykle bogate mo˝liwoÊci graficzne programu, które umo˝liwiajà czytelnà prezentacj´
wyników przeprowadzanych analiz oraz u∏atwiajà ich interpretacj´ merytorycznà. Po ukoƒczeniu kursu, uczestnicy
powinni umieç samodzielnie przeprowadzaç analizy wymagajàce zastosowania podstawowych metod statystycznych.
Kurs ten stanowi przygotowanie do innych, bardziej specjalistycznych kursów prowadzonych przez firm´ StatSoft Polska.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows.

Kontynuacjà mogà byç wszystkie specjalistyczne kursy.

Terminy: 10-11.01.2005, 7-8.02.2005, 4-5.04.2005, 9-10.05.2005, 5-6.09.2005, 24-25.10.2005, 14-15.11.2005,
5-6.12.2005

Program kursu:

Wst´p
     Cele i program kursu
     Krótka charakterystyka oprogramowania firmy StatSoft
     Podstawowe informacje o Êrodowisku STATISTICA
Wprowadzenie do problematyki analizy danych
     Podstawowe poj´cia
Wprowadzenie do obs∏ugi programu STATISTICA
     Budowa programu i elementy interfejsu u˝ytkownika
     Rodzaje dokumentów w programie STATISTICA
Wybrane operacje zarzàdzania danymi
     Import przyk∏adowego pliku danych z innej aplikacji
     Sprawdzanie poprawnoÊci danych
     Tworzenie zapytaƒ do baz danych za pomocà STATISTICA Query
Tworzenie nowego arkusza, wprowadzanie i przekszta∏canie danych
Przyk∏ady tworzenia i modyfikacji wykresów
Elementy statystyki opisowej
     Badanie empirycznego rozk∏adu cechy
     Charakterystyki liczbowe rozk∏adu zmiennej
     Analiza przekrojowa
Wybrane zagadnienia wnioskowania statystycznego
     Podstawowe poj´cia zwiàzane z weryfikacjà hipotez statystycznych
     Kryteria wyboru testów istotnoÊci ró˝nic
     Tworzenie makr
     Przyk∏ady stosowania wybranych testów parametrycznych i nieparametrycznych
     Teoretyczne podstawy weryfikacji hipotez statystycznych
Wybrane metody analizy wspó∏zale˝noÊci pomi´dzy zmiennymi
     Elementy analizy korelacyjnej
     Regresja liniowa dwóch zmiennych (regresja prosta)

STATISTICA

kurs podstawowy

33

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

C

M

Y

K

34

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Kurs ten jest przeznaczony dla osób, które chcia∏yby napisaç w∏asne procedury rozszerzajàce

mo˝liwoÊci pakietu STATISTICA, zautomatyzowaç cz´sto powtarzane analizy lub zoptymalizowaç prac´
w Êrodowisku STATISTICA. Uczestnicy zapoznajà si´ z mo˝liwoÊciami j´zyka STATISTICA Visual Basic, sposobami
automatycznego generowania programów oraz metodami wykrywania i usuwania b∏´dów. Kurs ten mo˝e
byç uzupe∏nieniem pozosta∏ych kursów o nauk´ automatyzacji pracy z pakietem STATISTICA.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy”.

Terminy: 4.03.2005, 30.09.2005

Program kursu:

Rejestrowanie makr - przyk∏ady
     Makro analizy
     Makro zbiorcze
     Makro klawiaturowe
Ârodowisko programistyczne
     Tworzenie prostego programu SVB do obliczania statystyk opisowych
     Uruchamianie i debugging programu
     Sk∏adnia j´zyka
     Podstawowy zestaw funkcji
OkreÊlanie plików wejÊciowych i pos∏ugiwanie si´ dokumentami z wynikami analiz - przyk∏ad
Tworzenie okien dialogowych w STATISTICA Visual Basic
     Proste okno dialogowe w SVB
     Obs∏uga okien dialogowych za pomocà funkcji obs∏ugi okna
     Obs∏uga przycisków opcji, list wyboru itp.
Obs∏uga zdarzeƒ STATISTICA
     Zdarzenia dokumentu
     Zdarzenia aplikacji
     Pisanie przyk∏adowych kodów dla zdarzeƒ
Przyk∏ady kompletnych aplikacji w Êrodowisku STATISTICA

STATISTICA
Visual Basic

C

M

Y

K

35

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis  kursu:

  Kurs  przeznaczony  jest  dla  tych  osób,  które  chcia∏yby  wykorzystywaç  pakiet  STATISTICA

w dydaktyce. Uczestnicy poznajà sposoby wykorzystania pakietu STATISTICA w procesie dydaktycznym, które
przyspieszajà i uatrakcyjniajà przekazywanie wiedzy ze statystyki matematycznej oraz pozwalajà mo˝liwie
najlepiej zilustrowaç podstawowe poj´cia i metody statystyczne. Zastosowanie w tym celu pakietu STATISTICA
pozwala skoncentrowaç si´ na interpretacji wyników, a nie na wykonywaniu obliczeƒ.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy”.

Termin: 1-2.09.2005

Program kursu:

Wizerunek absolwenta
Organizacja dydaktyki w szkole wy˝szej
Statystyka - Ekonometria - Psychometria - Biometria - Socjometria - SKJ - Demografia - Epidemiologia -
Statystyka medyczna - Teoria sportu    
Trzy segmenty kursu podstawowego
Co to jest statystyka
Rachunek prawdopodobieƒstwa. Rozk∏ady. Kalkulator prawdopodobieƒstwa
Statystyka opisowa. Podstawowe statystyki i tabele
Statystyka matematyczna
Testowanie hipotez
Regresja i korelacja
Analiza szeregów czasowych
Statystyka w praktyce. Analiza danych. Data mining.
Przyk∏ady dostarczane z programem STATISTICA
Wykorzystanie STATISTICA w wyk∏adach specjalistycznych

STATISTICA

w nauczaniu

statystyki

C

M

Y

K

 36

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Kurs przeznaczony jest dla wszystkich, którzy wykorzystujà lub chcà wykorzystywaç metody

statystyczne w sterowaniu jakoÊcià. Podczas kursu prezentowane sà od podstaw metody majàce zastosowanie
w tej dziedzinie. Uczestnicy zapoznajà si´ z podstawowymi miarami jakoÊci i wykonania, metodami badania
i analizy zdolnoÊci procesu produkcyjnego i oczywiÊcie ze wszystkimi powszechnie stosowanymi kartami
kontrolnymi.  Prezentowane  sà  zarówno  teoretyczne  podstawy  konstruowania  kart  kontrolnych,  jak
i praktyczne aspekty ich wykorzystywania. Uczestnicy zapoznajà si´ tak˝e z innymi metodami przydatnymi
w  sterowaniu  jakoÊcià  (powtarzalnoÊç  i  odtwarzalnoÊç  pomiarów,  planowanie  doÊwiadczeƒ).

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Metody statystyczne w normach ISO 9001 i ISO/TS 16949”, „Metody

statystyczne w SzeÊç Sigma”, „Statystyka w laboratorium”, „Analiza danych pomiarowych i sygna∏ów”,
„Komputerowe wspomaganie planowania i analizy statystycznej doÊwiadczalnych badaƒ innowacyjnych”,
„Kompleksowy system statystycznego sterowania jakoÊcià SEWSS”.

Terminy: 2-3-4.02.2005, 31.05-1-2.06.2005, 7-8-9.11.2005

Program kursu:

Miary jakoÊci wykonania
     WadliwoÊç, frakcja jednostek niezgodnych
     Przeci´tna liczba wad w jednostce produktu, przeci´tna liczba niezgodnoÊci w jednostce 

     produktu

     Miary czàstkowe i ogólne
Analiza zdolnoÊci procesu technologicznego
     Wymagania projektu
     Mo˝liwoÊci procesu technologicznego
     Kryteria zgodnoÊci miedzy mo˝liwoÊciami i wymaganiami
     Mi´dzynarodowe standardy oceny zdolnoÊci procesu
Sterowanie jakoÊcià za pomocà kart kontrolnych
     System sterowania jakoÊcià
     Cykl Shewharta
     Cykl Deminga
     Diagramy Pareto
Karty kontrolne Shewharta
     Konstrukcja i funkcjonowanie kart kontrolnych Shewharta

Karta kontrolna XÊr-R
Karta kontrolna XÊr-S
Karta kontrolna pojedynczych obserwacji

     Karty kontrolne przy ocenie alternatywnej

Karta kontrolna C
Karta kontrolna U
Karta kontrolna Np
Karta kontrolna P

Karty kontrolne sum skumulowanych (CUSUM)
Inne metody stosowane w sterowaniu jakoÊcià
Statystyczna ocena procesu w metodzie SzeÊç Sigma

Statystyczne metody
sterowania jakoÊcià
(SPC)

C

M

Y

K

37

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Kurs przeznaczony jest dla osób, które nie majà ˝adnego przygotowania ze statystyki, które ze statystykà

nie zetkn´∏y si´ wcale lub tylko powierzchownie, a chcia∏yby poznaç podstawy tej dyscypliny. W pierwszym dniu kursu
uczestnicy podczas analizy prostych przyk∏adów poznajà podstawowe poj´cia u˝ywane w statystyce opisowej, takie jak:
rozk∏ad, prawdopodobieƒstwo, wartoÊç Êrednia, wariancja, odchylenie standardowe, kwantyl i inne, a tak˝e sposoby
tabelarycznej i graficznej prezentacji danych i wyników statystycznych. Zaj´cia w pierwszym dniu odbywajà si´ zasadniczo
z niewielkim udzia∏em komputera. W drugim dniu przewidziane jest wykonanie, przy u˝yciu pakietu STATISTICA, prostych
analiz statystycznych celem zapoznania si´ z metodykà testowania hipotez. Przyk∏adowe analizy dotyczà testowania
hipotez o równoÊci dwóch (testy-t) i wi´cej Êrednich (ANOVA), o zgodnoÊci rozk∏adów oraz o istnieniu zale˝noÊci liniowej
(analiza regresji).

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows.

Kontynuacjà mogà byç wszystkie specjalistyczne kursy.

Terminy:

 

28.02-1.03.2005, 26-27.09.2005

Program kursu:

Statystyka opisowa bez komputera
     WartoÊç Êrednia
     Rozk∏ad i jego parametry
     Troch´ „teorii” na temat miar rozrzutu
     Rozk∏ad ciàg∏y
     Kwantyle
     Dystrybuanta (rozk∏ad skumulowany)
     Rozk∏ad normalny
Statystyka opisowa z wykorzystaniem komputera
     Wprowadzenie
     Populacja generalna i próba
     Wnioskowanie statystyczne
     Dane i systemy zarzàdzania danymi

Zmienne
Rodzaje zmiennych (skale pomiarowe)
Przypadki (obserwacje)
Braki danych
Wa˝enie danych
Selekcja przypadków

     Opis zmiennej

Szereg statystyczny
Tendencje centralne
Miary rozproszenia
Cz´stoÊç i prawdopodobieƒstwo
Cz´stoÊç skumulowana (liczebnoÊç skumulowana)
Rozk∏ad zmiennej
Standaryzacja zmiennej

     Wykresy statystyczne

Histogramy
Wykresy ko∏owe, wykresy s∏upkowe, wykresy punktowe (rozrzutu), wykresy ramkowe

Wnioskowanie statystyczne
     Modele i ich weryfikacja
     Zale˝noÊç mi´dzy istotnoÊcià a licznoÊcià próbki
     Znaczenie rozk∏adu normalnego
     Porównywanie wartoÊci Êrednich
     Testowanie hipotez o rozk∏adzie
     Badanie zale˝noÊci

Regresja
Analiza wariancji

Statystyka dla

niestatystyków

C

M

Y

K

 38

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Kurs ten przeznaczony jest dla wszystkich zainteresowanych wykorzystaniem pakietu STATISTICA

do oceny przydatnoÊci (walidacji) metod i systemów pomiarowych stosowanych do badania zgodnoÊci
wyrobów lub procesów wytwarzania z wymaganiami odpowiednich specyfikacji technicznych lub prawnych.
Przedstawione zagadnienia oraz wykonywane podczas kursu çwiczenia praktyczne mogà byç wykorzystane
w laboratoriach pracujàcych w ró˝nych dziedzinach przemys∏u, ochrony zdrowia lub naturalnego Êrodowiska.
Uczestnicy kursu zapoznajà si´ z definicjami i praktycznym znaczeniem podstawowych poj´ç okreÊlonych
w najnowszych zaleceniach mi´dzynarodowych komitetów metrologicznych i normalizacyjnych, takich jak
Mi´dzynarodowy S∏ownik Podstawowych i Ogólnych Terminów Metrologicznych, Przewodnik do Wyra˝ania
NiepewnoÊci Wyników Pomiarów, normy mi´dzynarodowe ISO-17025 oraz ISO-5725.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà  mogà  byç  np.  kursy:

  „Analiza  danych  pomiarowych  i  sygna∏ów”,  „Kompleksowy  system

statystycznego sterowania jakoÊcià SEWSS”, „Komputerowe wspomaganie planowania i analizy statystycznej
doÊwiadczalnych badaƒ innowacyjnych”, „Metody statystyczne w normach ISO 9001 i ISO/TS 16949”,
„Statystyczne metody sterowania jakoÊcià (SPC)”, „Metody statystyczne w SzeÊç Sigma”.

Terminy: 26-27.01.2005, 7-8.09.2005

Program kursu:

Istota pomiaru i jego wynik
     Pomiar jako szczególny rodzaj obserwacji
     Systemy pomiarowe i badania zgodnoÊci
     Wyra˝anie wyniku pomiaru
     Wyra˝anie wyniku badania zgodnoÊci
     B∏´dy pomiarów i b∏´dy kwalifikacji
Statystyczna ocena wyników pomiarów
     Ocena wp∏ywu w∏aÊciwoÊci systemu pomiarowego
     Ocena wp∏ywu licznoÊci badanej próbki wyrobów
W∏aÊciwoÊci przyrzàdów i systemów pomiarowych
     Czu∏oÊç
     RozdzielczoÊç
     Zakres pomiarowy
     LiniowoÊç
     Dok∏adnoÊç (poprawnoÊç i precyzja)
     StabilnoÊç wskazaƒ
Statystyczna ocena w∏aÊciwoÊci przyrzàdów i systemów pomiarowych
     Ocena zgodnoÊci wskazaƒ z deklaracjà producenta
     Ocena rzeczywistych miar poprawnoÊci i precyzji
     Ocena wp∏ywu operatora - analiza R&R (powtarzalnoÊci i odtwarzalnoÊci)
     Monitorowanie zdolnoÊci pomiarowej laboratorium na karcie kontrolnej X
Porównania mi´dzylaboratoryjne
     Zasady organizacji eksperymentu wspólnej oceny
     Metoda porównywania wyników uzyskanych przez poszczególne laboratoria

Statystyka
w laboratorium

C

M

Y

K

39

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Opis kursu:

 Kurs ten obejmuje zagadnienia testowania najcz´Êciej spotykanych w praktyce hipotez statys-

tycznych. Poszczególne punkty poni˝szego programu prezentowane sà w sposób problemowy, tzn. na
konkretnym przyk∏adzie rzeczywistego zjawiska. Szczególny nacisk po∏o˝ony jest na sposób wnioskowania
na podstawie wyników uzyskanych z pakietu STATISTICA. Nale˝y pami´taç, ˝e niemal ka˝de z prezentowanych
zagadnieƒ mo˝na rozwinàç w oddzielny (kilkugodzinny) temat. Dobór prezentowanych hipotez wynika
z faktu, ˝e problemy praktyczne wymagajà zazwyczaj stosowania ró˝norodnych narz´dzi.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Analiza wariancji”, „Analiza regresji”, „Analizy wielowymiarowe”, „Sieci

neuronowe”.

Termin: 21-22.02.2005

Program kursu:

Podstawowe poj´cia teorii weryfikacji hipotez
Hipotezy dotyczàce parametrów jednej populacji
Hipotezy o Êredniej i wariancji rozk∏adu normalnego
Hipotezy o medianie rozk∏adu
Hipotezy dotyczàce parametrów dwóch populacji
Porównanie Êrednich i wariancji dwóch rozk∏adów normalnych
Testy nieparametryczne o dwóch rozk∏adach
Hipotezy dotyczàce parametrów wielu populacji
Analiza wariancji (jednoczynnikowa)
Porównanie wielu wariancji
Rangowa analiza wariancji
Testy zgodnoÊci
Testy normalnoÊci
Test chi-kwadrat

Testy statystyczne

C

M

Y

K

Opis kursu:

 Kurs poÊwi´cony jest zagadnieniom automatycznego przetwarzania informacji o charakterze

tekstowym. Uczestnicy szkolenia poznajà metody analizy danych s∏u˝àce do klasyfikacji dokumentów,
wyszukiwania i pozyskiwania informacji z przetwarzanych zasobów tekstowych, wykorzystania informacji
o charakterze tekstowym w modelowaniu i prognozowaniu. W trakcie zaj´ç omawiane sà zasady analizy
zasobów tekstowych za pomocà metod taksonomicznych, modeli klasyfikacyjnych (przede wszystkim drzew
decyzyjnych),  sieci  neuronowych  oraz  metod  graficznych.  Podstawowym  narz´dziem  programowym
wykorzystywanym w trakcie zaj´ç jest STATISTICA Text Miner.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows.

Kontynuacjà mogà byç np. kursy:

 „Data mining I - kurs podstawowy”, „Data mining II a - metody bez

nauczyciela”,  „Data  mining  II  b  -  modele  i  metody”,  „Data  mining  III  -  STATISTICA  Data  Miner  dla
zaawansowanych”, „Analizy wielowymiarowe”, „Sieci neuronowe”.

Termin: 1-2.12.2005

Program kursu:

Definicja oraz zakres text mining’u
Przeglàd problemów rozwa˝anych na gruncie text mining’u
Wst´pne przygotowanie przetwarzanego zestawu dokumentów
     Ujednolicenie sposobu kodowania dokumentów
     Usuni´cie s∏ów nieistotnych z punktu widzenia przeprowadzanej analizy (wchodzàcych
     w sk∏ad stop-listy)
     Problem redukcji do rdzenia
Numeryczna reprezentacja dokumentów tekstowych
     Reprezentacja oparta na wektorach liczebnoÊci s∏ów
     OkreÊlanie podobieƒstwa pomi´dzy dokumentami oraz pomi´dzy s∏owami
     Metody redukcji wymiaru
Analiza skupieƒ (klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie) dokumentów
     Klasyfikacja dokumentów za pomocà metody k-Êrednich
        Wykorzystanie  hierarchicznych  metod  grupowania  w  klasyfikacji  dokumentów  tekstowych
     Zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów
Klasyfikacja wzorcowa dokumentów
     Neuronowe metody klasyfikacji
     Klasyfikacja bayesowska
     Wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w analizie dokumentów tekstowych
Metody pozyskiwania wiedzy z dokumentów tekstowych
     Zagadnienie automatycznego generowania streszczeƒ
     Wyszukiwanie informacji w tekstowych bazach danych
Wykorzystanie danych tekstowych w modelowaniu
     Tworzenie modeli regresyjnych wykorzystujàcych dane tekstowe
     Zastosowanie drzew regresyjnych
     Metody typu Random Forest
Wizualizacja struktury dokumentów

 40

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

Text mining

C

M

Y

K

Opis kursu:

 W trakcie zaj´ç uczestnicy kursu zapoznajà si´ z obs∏ugà systemu WebSTATISTICA. Po ukoƒczeniu

kursu, uczestnicy powinni umieç samodzielnie przeprowadzaç analizy, tworzyç na ich podstawie raporty
oraz orientowaç si´ w zarzàdzaniu systemem.

Wymagania:

 umiej´tnoÊç obs∏ugi komputera w Êrodowisku Windows, podstawowa znajomoÊç pakietu

STATISTICA. Zalecamy wczeÊniejszy udzia∏ w kursie „STATISTICA kurs podstawowy” lub „Statystyka dla
niestatystyków”.

Kontynuacjà mogà byç wszystkie specjalistyczne kursy.

Termin: 27-28.06.2005

Program kursu:

Podstawowe informacje o WebSTATISTICA
     Mo˝liwoÊci analityczne i dost´pne rodzaje licencji
     Architektura i sposób dzia∏ania systemu
     Gdzie co jest, czyli repozytorium dokumentów
Ârodowisko pracy WebSTATISTICA
     Podstawowe elementy Êrodowiska
     Przyk∏ad prostej analizy
     Przestrzeƒ robocza data mining
Operacje na danych
     Edytor danych WebSTATISTICA
     Import i eksport plików
     Przekszta∏cenia danych
     Pobieranie danych z baz danych
Wykresy w WebSTATISTICA
     Przeglàd narz´dzi graficznych
     Modyfikowanie wykresów
Przyk∏ad analizy danych
     Przygotowanie danych
     W∏aÊciwa analiza
     Analiza dla grup
     Zadania wsadowe
     Harmonogram zadaƒ
Wyniki
     Zapis i udost´pnianie wyników
     Przygotowanie raportu
     Korzystanie z raportów
Wspó∏praca standardowej i internetowej wersji STATISTICA
     Pobieranie i przesy∏anie dokumentów
     Makra
Podstawowe informacje o zarzàdzaniu WebSTATISTICA
Dostosowywanie Êrodowiska WebSTATISTICA - wprowadzenie

41

OPISY I PROGRAMY K

URSÓW

WebSTATISTICA

kurs podstawowy