FOI Nastava - Statistika i vjerojatnost

Sadržaj se učitava...

FOI Nastava

apps

mdi-login

Statistika i vjerojatnost

Statistics and Probability
2021/2022

5 ECTSa

Informacijski i poslovni sustavi 1.2 (IPS)

Katedra za kvantitativne metode

4. semestar

Osnovne informacijemdi-information-variant

Izvođači nastavemdi-account-group

Nastavni plan i programmdi-clipboard-text-outline

Model praćenjamdi-human-male-board

Ispitni rokovimdi-clipboard-check-outline

Rasporedmdi-calendar-clock

Konzultacijemdi-account-voice

Izvođenje kolegija

Studij	Studijski program	Semestar	Obavezan
Informacijski i poslovni sustavi 1.2 (IPS)		4	obavezan

Cilj kolegija

Cilj je ovog predmeta upoznavanje studenata s osnovama teorije vjerojatnosti te temeljnim metodama deskriptivne statistike i odabranim metoda inferencijalne statistike u području informacijskih znanosti i poslovanja te uporabom tih metoda primjenom računala.

Preduvjeti

Matematika 1 (IPS 1.2)
Matematika 2 (IPS 1.2)

Norma kolegija

Predavanja

30 sati

Vježbe u praktikumu

14 sati

Seminar

16 sati

Nastavnik	Uloga na kolegiju	Oblik nastave	Tjedana	Sati	Grupa
Dobša Jasminka	Nositelj	Predavanja	15	2	2
Šimić Diana	Nositelj
Buhin Pandur Maja	Suradnik	Seminar Vježbe u praktikumu	8 7	2 2	2 4
Gusić Munđar Jelena	Suradnik	Vježbe u praktikumu Seminar	7 8	2 2	8 3
Habijan Buza Karmen	Vanjski suradnik	Vježbe u praktikumu	4	2	4

Sadržaj predavanja

Definicije i podjele statistike.
Statistički podaci, vrste podataka s obzirom na mjernu skalu.
Statistički nizovi kvalitativnih i kvantitativnih podataka i njihovo grafičko prikazivanje
Statistički nizovi kvalitativnih i kvantitativnih podataka i njihovo grafičko prikazivanje
Srednje vrijednosti statističkog niza. Mod, medijan, aritmetička i geometrijska sredina
Srednje vrijednosti statističkog niza. Mod, medijan, aritmetička i geometrijska sredina
Mjere disperzije
Raspon varijacije, interkvartil , koeficijent kvartilne devijacije, B-P dijagram. Varijanca, standardna devijacija, koeficijent varijacije. Stršila (engl. outliers). Standardizirana varijabla. Pravilo Čebiševa.
Slučajni događaji
Operacije i relacije sa slučajnim događajima. Definicije vjerojatnosti. Uvjetna vjerojatnost.
Niz Bernullijevih događaja
Teorem potupne vjerojatnosti i Bayesov teorem. Stabla uvjetnih vjerojatnosti.
Definicija slučajne varijable
Diskretna i neprekidna slučajna varijabla. Funkcija distribucije slučajne varijable. Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable. Matematičko očekivanje i varijanca slučajne varijable.
Odabrane teorijske distribucije vjerojatnosti diskretne i neprekidne slučajne varijable
Odabrane teorijske distribucije vjerojatnosti diskretne i neprekidne slučajne varijable (normalna, binomna, Poissonova).
Osnovne metode prikupljanja podataka (opservacijska studija i eksperiment)
Uzorak. Vrste uzoraka. Distribucija uzorkovanja. Procjena aritmetičke sredine kvantitativne varijable u osnovnom skupu brojem i intervalom. Određivanje veličine uzorka za procjenu aritmetičke sredine kvantitativne varijable u osnovnom skupu.
Procjena proporcije i totala kvalitativne varijable u osnovnom skupu brojem i intervalom
Određivanje veličine uzorka za procjenu proporcije i totala kvalitativne varijable u osnovnom skupu.
Testiranje statističkih hipoteza
Testiranje hipoteza o aritmetičkoj sredini kvantitativne varijable u osnovnom skupu. Testiranje hipoteze o proporciji kvalitativne varijable u osnovnom skupu. Testiranje hipoteze o razlici aritmetičkih sredina kvantitativne varijable na zavisnim i nezavisnim uzorcima. Testiranje hipoteze o razlici proporcija kvalitativne varijable na nezavisnim uzorcima
Koeficijent linearne korelacije
Korelacija ranga. Model jednostavne linearne regresije, preduvjeti za primjenu i interpretacija.
Model višestruke regresije
Temeljne statističko-analitičke veličine i njihovo tumačenje. Tablica ANOVA-e.
Analiza trenda (linearni i eksponencijani) metodama regresijske analize
Analiza trenda (linearni i eksponencijani) metodama regresijske analize.

Sadržaj seminara/vježbi

Ishodi učenja kolegija

Identificirati ograničenja raznih metoda prikupljanja podataka i druge izvore pristranosti.
Primijeniti Bayesovo pravilo i stablo uvjetnih vjerojatnosti za izračun uvjetnih vjerojatnosti.
Nacrtati shematski funkciju gustoće razdiobe najčešće korištenih funkcija distribucije (standardna normalna distribucija, studentova distribucija, hi-kvadrat distribucija).
Prepoznati vrste podataka s obzirom na mjernu skalu i primijeniti grafičke i numeričke metode deskriptivne statistike koristeći prikladno statističko programsko okruženje (R).
Interpretirati rezultate statističke analize u kontekstu postavljenih pitanja koristeći rječnik primjeren kontekstu zadatka te vrednovati valjanost tvrdnji i odluka temeljenih na podacima.
Izračunati vjerojatnosti jednostavnih događaja s konačnim prostorom elementarnih događaja te primijeniti jednostavno i opće pravilo množenje i zbrajanja za računanje vjerojatnosti složenih događaja
Primijeniti metode procjene parametara i testiranja hipoteza za analizu jedne varijable ili analizu povezanosti dvije varijabli koristeći prikladno statističko programsko okruženje, a sa ciljem razumijevanja društvenih ili prirodnih pojava ili donošenja odluka temeljenih na podacima
Izračunati vjerojatnost da kontinuirana ili diskretna kvantitativna varijabla poprimi vrijednost u određenom intervalu svoje kodomene pomoću tablice distribucije ili primjenom statističkog programskog okruženja

Ishodi učenja programa

razumjeti stanje i trendove razvoja suvremenih informacijskih i komunikacijskih tehnologija (ICT), razumjeti njihov utjecaj na pojedinca, organizaciju i društvo te procijeniti njihovu primjenjivost u zadanom kontekstu
razumjeti i primijeniti ključne aspekte informacijske tehnologije (programiranje, algoritmi, strukture podataka, baze podataka i znanja
razumjeti i primijeniti suvremene tehničke koncepte i prakse u informacijskim tehnologijama (arhitektura računala, operacijski sustavi, mreže računala)
razumjeti i primijeniti matematičke metode, modele i tehnike primjerene rješavanju problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava
razumjeti bitne čimbenike koji utječu na poslovanje organizacije i pojedinaca te primijeniti osnovne metode i koncepte planiranja, upravljanja i obračuna poslovanja
analizirati stanje, identificirati prilike i definirati probleme s kojima se susreću organizacije i pojedinci u primjeni ICT, te formulirati rješenja uz primjenu ICT
razumjeti osnovna vertikalna područja primjene ICT (industrija, zdravstvo, promet, turizam, država i sl.), te horizontalne aplikacije (uredski sustavi, DSS, CRM, ERP, DMS i sl.)
razumjeti i primijeniti suvremene metodološke pristupe razvoja organizacijskih i informacijskih sustava, te oblikovanja organizacije i organizacijske strukture
razumjeti suvremene organizacijske koncepte i upravljati organizacijskom kulturom
modelirati poslovne procese i podatke u organizacijama i primijeniti modele u razvoju informacijskih i poslovnih sustava
razumjeti i primijeniti metode, tehnike razvoja informacijskih i programskih sustava u suvremenim razvojnim okolinama
razumjeti i primijeniti procese, metode i tehnologije upravljanja IT uslugama i resursima te podrške i pružanja različitih vrsta usluga vezanih uz ICT
razumjeti i primijeniti etička načela, zakonsku regulativu i norme koje se primjenjuju u struci
razumjeti osnovna načela i metode upravljanja organizacijom i uspješno raditi u timu
uspješno komunicirati s klijentima, korisnicima i kolegama na verbalan i pisani način uz primjenu odgovarajuće terminologije uključujući i sposobnost komunikacije o struci na stranom jeziku
pratiti stručnu literaturu na hrvatskom i stranom jeziku, pripremiti i samostalno održati prezentacije na hrvatskom i stranom jeziku stručnoj i općoj publici, te kritičku evaluaciju prezentirane stručne teme
razumjeti i primijeniti vještine učenja potrebne za cjeloživotno učenje i nastavak obrazovanja na diplomskom studiju.
razumjeti i primijeniti osnovne principe planiranja i razvoja karijere u struci i vlastitih poduzetničkih poduhvata

Osnovna literatura

Šošić, I. (2006). Primijenjena statistika, 2. Izdanje, Školska knjiga, Zagreb
Kero, K., Dobša, J. , Bojanić – Glavica, B. (2008). Statistika (deskriptivna i inferencijalna) i vjerojatnost, Varteks, Varaždin

Dopunska literatura

Dumičić, K. Bahovec, V. (urednice) (2011). Poslovna statistika, Element, Zagreb.
Field, A., Miles, J. , Field, Z. (2012). Discovering statistics using R, Sage Publications Ltd, London, dostupno na https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/discovering-statistics-using-r/book236067.
de Veaux, R. D., Velleman, P. F., Bock, D. E. (2009) Intro Stats, 3. izdanje, Pearson Addison Wesley, Boston4. Stephens., L. J. (1998). Beginning Statistics, Schaum’s Outlines, McGraw-Hill, New York.
Diez, D., Cetinkaya-Rundel, M. Open Intro Statistics, Third edition, dostupno na: https://leanpub.com/openintro-statistics

Slični kolegiji

Redoviti studenti

Izvanredni studenti

izvanredni rok

Datum: 29.11.2024.

Vrijeme: 16:00

Opis: Na Fakultetu

izvanredni rok

Datum: 28.04.2025.

Vrijeme: 16:00

Opis: Na Fakultetu

U kalendaru ispod se nalaze konzultacije predmetnih nastavnika, no za detalje o konzultacijama možete provjeriti na profilu pojedinog predmetnog nastavnika.