Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Statistical Methods in ICT:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Statistical Methods in ICT
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Włodarski <Przemyslaw.Wlodarski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP1 30 3,00,44zaliczenie
wykładyW1 30 2,00,56zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Mathematics, basics of computer networks

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1This course is intended to present statistical methods in ICT for analysis and modeling purposes

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Project based on selected problem in ICT using statistical methods and models30
30
wykłady
T-W-1Statistical data analysis, random variables, distributions, stochastic processes5
T-W-2Traditional models in Telecommunication Networks: Poisson, Markov Modulated Poisson Process (MMPP)5
T-W-3Estimation of self-similarity in computer networks: R/S analysis, variance-time plot, Index of Dispertion for Counts (IDC), peridogram and wavelet analysis, Whittle and local estimators5
T-W-4Superposition of heavy-tailed on/off sources, FARIMA processes, Pareto Modulated Poisson Process (PMPP)3
T-W-5Markov Modulated Bernouli Process (MMBP), circulant embedded matrix method, Spatial Renewal Processes (SRP)3
T-W-6Methods based on power spectrum of fractional Gaussian noise3
T-W-7Queueing models in telecommunication networks: M/M/1/(K), M/D/1/(K), M/G/1/(K), G/M/1/(K), G/G/1/(K)4
T-W-8Generation of self-similar traffic using traditional and self-similar models2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Classes with consultations on project issues30
A-P-2Preparation of the project45
75
wykłady
A-W-1Attendance at lectures30
A-W-2Literature studies10
A-W-3Preparation for classes and final exam / test / discussion10
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lectures based on presentations and solutions of selected problems
M-2Project based learning

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Written test and / or oral discussion
S-2Ocena podsumowująca: Project assessment

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_1-_??_W01
Knowledge of statistical methods in ICT for evaluation of network performance
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-8, T-W-6M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_1-_??_U01
Ability to analyze and generate network traffic using statistical methods in ICT
C-1T-P-1M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_1-_??_W01
Knowledge of statistical methods in ICT for evaluation of network performance
2,0
3,0Basic knowledge of statistical methods in ICT for analysis and generation of network traffic
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_1-_??_U01
Ability to analyze and generate network traffic using statistical methods in ICT
2,0
3,0Ability to analyze and generate network traffic from the point of view of performance evaluation using basic statistical methods in ICT
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Medhi J., Stochastic models in queueing theory. Academic Press, 2nd edition, 2002
  2. Gross D., Harris C.M., Fundamentals of queueing theory. Wiley-Interscience, 3rd edition, 1998
  3. Park, K., Willinger, W., Self-similar network traffic and performance evaluation, 2000

Literatura dodatkowa

  1. Krishna M., Gadre V., Desai U., Multifractal Based Network Traffic Modeling, 2003

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Project based on selected problem in ICT using statistical methods and models30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Statistical data analysis, random variables, distributions, stochastic processes5
T-W-2Traditional models in Telecommunication Networks: Poisson, Markov Modulated Poisson Process (MMPP)5
T-W-3Estimation of self-similarity in computer networks: R/S analysis, variance-time plot, Index of Dispertion for Counts (IDC), peridogram and wavelet analysis, Whittle and local estimators5
T-W-4Superposition of heavy-tailed on/off sources, FARIMA processes, Pareto Modulated Poisson Process (PMPP)3
T-W-5Markov Modulated Bernouli Process (MMBP), circulant embedded matrix method, Spatial Renewal Processes (SRP)3
T-W-6Methods based on power spectrum of fractional Gaussian noise3
T-W-7Queueing models in telecommunication networks: M/M/1/(K), M/D/1/(K), M/G/1/(K), G/M/1/(K), G/G/1/(K)4
T-W-8Generation of self-similar traffic using traditional and self-similar models2
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Classes with consultations on project issues30
A-P-2Preparation of the project45
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Attendance at lectures30
A-W-2Literature studies10
A-W-3Preparation for classes and final exam / test / discussion10
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_1-_??_W01Knowledge of statistical methods in ICT for evaluation of network performance
Cel przedmiotuC-1This course is intended to present statistical methods in ICT for analysis and modeling purposes
Treści programoweT-W-1Statistical data analysis, random variables, distributions, stochastic processes
T-W-2Traditional models in Telecommunication Networks: Poisson, Markov Modulated Poisson Process (MMPP)
T-W-3Estimation of self-similarity in computer networks: R/S analysis, variance-time plot, Index of Dispertion for Counts (IDC), peridogram and wavelet analysis, Whittle and local estimators
T-W-4Superposition of heavy-tailed on/off sources, FARIMA processes, Pareto Modulated Poisson Process (PMPP)
T-W-5Markov Modulated Bernouli Process (MMBP), circulant embedded matrix method, Spatial Renewal Processes (SRP)
T-W-7Queueing models in telecommunication networks: M/M/1/(K), M/D/1/(K), M/G/1/(K), G/M/1/(K), G/G/1/(K)
T-W-8Generation of self-similar traffic using traditional and self-similar models
T-W-6Methods based on power spectrum of fractional Gaussian noise
Metody nauczaniaM-1Lectures based on presentations and solutions of selected problems
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Written test and / or oral discussion
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Basic knowledge of statistical methods in ICT for analysis and generation of network traffic
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_1-_??_U01Ability to analyze and generate network traffic using statistical methods in ICT
Cel przedmiotuC-1This course is intended to present statistical methods in ICT for analysis and modeling purposes
Treści programoweT-P-1Project based on selected problem in ICT using statistical methods and models
Metody nauczaniaM-2Project based learning
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Project assessment
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Ability to analyze and generate network traffic from the point of view of performance evaluation using basic statistical methods in ICT
3,5
4,0
4,5
5,0