1. Combinatoric basics
2. Elements of probability calculation
3. Discreet probability distribution function
4. Discreet one-dimensional probability distribution function
5. Continuous one-dimensional probability distribution function
6. The probability density distribution function and the cumulative distribution function
7. Characteristics of probability distributions
8. Graphical presentations of statistical distributions
9. Most important discrete and continuous probability distributions
10. Discreet two-dimensional schedules
11. The basics of estimation theory
12. The basics of hypothesis testing theory
13. Basic principles of statistical research

Probabilistyka: *Podstawy kombinatoryki*
Efekty kształcenia:
Student potrafi obliczyć liczbę kombinacji, wariacji z powtórzeniami i bez oraz liczbę permutacji.
*Podstawy prawdopodobieństwa*
Efekty kształcenia:
Student potrafi wyliczyć prawdopodobieństwa prostych zdarzeń
Student potrafi policzyć prawdopodobieństwo warunkowe i całkowite
Student potrafi wyznaczyć prosty rozkład prawdopodobieństwa
*Rozkłady jednowymiarowe*
Efekty kształcenia:
Student potrafi wyliczyć charakterystyki rozkładu jednowymiarowego
Student przedstawić rozkład w sposób uproszczony („pudełko z wąsami”)
Student potrafi wyznaczyć dystrybuantę rozkładu
Student potrafi wykorzystać rozkład prawdopodobieństwa oraz dystrybuantę do
wyznaczenia prawdopodobieństwa
*Rozkłady dwuwymiarowe*
Efekty kształcenia:
Student potrafi wyliczyć rozkłady brzegowe i warunkowe dyskretnego rozkładu
dwuwymiarowego
Student potrafi policzyć korelację i kowariancję
Student umie zbadać niezależność zmiennych
*Opracowanie danych statystycznych*
Efekty kształcenia:
Student potrafi właściwie kategoryzować i grupować dane
Student potrafi przedstawić dane w formie graficznej (dane surowe oraz w ujęciu syntetycznym)
*Teoria estymacji*
Efekty kształcenia:
Student potrafi wykonać estymację punktową parametrów rozkładów statystycznych
Student potrafi wykonać estymację przedziałową badanego parametru
*Testowanie hipotez statystycznych*
Efekty kształcenia:
Student potrafi dobrać właściwy test statystycznych do badanego problemu
Student potrafi określić sposób zbierania danych niezbędnych do weryfikacji hipotezy
Student potrafi ocenić prawdziwość hipotezy oraz określić możliwy błąd takiej oceny