Sadržaj se učitava...
mdi-home Početna mdi-account-multiple Djelatnici mdi-script Studiji mdi-layers Katedre mdi-calendar-clock Raspored sati FOI Nastava search apps mdi-login
Statistika

2021/2022
5 ECTSa
Informacijske tehnologije i digitalizacija poslovanja 1.3 (ITDP)
Studijski centar Varaždin (ITDP 1.3)
Katedra za kvantitativne metode
IPP
2. 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
Informacijske tehnologije i digitalizacija poslovanja 1.3 (ITDP) 2 obavezan
Cilj kolegija
Cilj predmeta je stjecanje znanja o osnovnim statističkim metodama (deskriptivnim i inferencijalnim), primjena i interpretacija rezultata statističkih analiza u konkretnim slučajevima te primjena naučenih metoda korištenjem programske podrške (R).
Preduvjeti
Kolegij nema definirane preduvjete
Norma kolegija
Predavanja
 30 sati
Seminar
 30 sati
Nastavnik Uloga na kolegiju Oblik nastave Tjedana Sati Grupa
Dobša Jasminka Nositelj Predavanja
Vježbe u praktikumu 		15
3 		2
2 		1
2
Buhin Pandur Maja Suradnik Seminar
Vježbe u praktikumu 		12
3 		2
2 		1
2
Gusić Munđar Jelena Suradnik Seminar
Vježbe u praktikumu 		12
3 		2
2 		1
2
Sadržaj predavanja
  • Uvod. Prikupljanje statističkih podataka i tabelarno prikazivanje (2 sata)
    Prikupljanje (promatranje) s obzirom na obuhvat i vrijeme, prikazivanje statističkih podatka pomoću tabela (opće i izvještajen ili analitičke). Taksonomija statističkih nizova.
  • Grupiranje podataka, formiranje statističkih nizova i grafičko prikazivanje (2 sata)
    Grafičko prikazivanje negrupiranih statističkih nizova. Površinski grafikoni i linijski grafikoni.
  • Karakteristike distribucije (4 sata)
    Srednje vrijednosti, mjere disperzije i mjere asimetrije. Aritmetička sredina, medijan, kvantili, Mod.
  • Mjere disperzije i asimetrije (2 sata)
    Raspon varijacije, interkvartil, varijanca, standardna devijacija, koeficijent varijacije, koeficijent kvartilne devijacije i standardizirano obilježje. Pearsonov i Bowleyjev koficijent asimetrije.
  • Srednje vrijednosti relativnih brojeva (2 sata)
    Proporcija, relativna frekvencija, relativni broj koordinacije, indeksi. Srednje vrijednosti i grafički prikazi relativnih brojeva.
  • Teorijske distribucije (2 sata)
    Klasična definicija vjerojatnosti. Binomna distribucija, Poissonova distribucija, normalna(Gaussova) distribucija, Studentova distribucija.
  • Procjena nepoznatih karakteristika osnovnog skupa (4 sata)
    Osnovni skup i uzorak. Procjena aritmetičke sredine osnovnog skupa, procjena totala osnovnog skupa, procjena proporcije osnovnog skupa. Određivanje veličine uzorka za procjenu aritmetičke sredine, totala i proporcije osnovnog skupa.
  • Testiranje hipoteza o nepoznatim karakteristikama osnovnog skupa (2 sata)
    Postavljanje hipoteza. Pogreške kod testiranja. Testiranje hipoteze o nepoznatoj aritmetičkoj sredini osnovnog skupa, testiranje hipoteze o razlici aritmetičkih sredina dvaju osnovnih skupova. Dvostrani i jednostrani testovi.
  • Indeksi (2 sata)
    Indeksi stalne baze i lančani indeksi. Grafičko prikazivanje indeksa. Preračunavanje lančanih indeksa u indekse stalne baze i obratno.
  • Srednje statičke vrijednosti vremenskih nizova (2 sata)
    Aritmetička sredina, kronološka sredina, geometrijska sredina. Stopa promjene.
  • Linearni trend (2 sata)
    Izračunavanje i interpretacija parametara modela. Mjere reprezentativnosti: standardna devijacija, koeficijent varijacije koeficijent determinacije i korigirani koeficijent determinacije. Prognoze.
  • Krivolinijski trend (2 sata)
    Polinomijalni i eksponencijalni trend. Izračunavanje i interpretacija parametara modela. Izračunavanje mjera reprezentativnosti. Prognoze.
  • Regresijski model (2 sata)
    Model jednostavne linearne regresije i njegova analiza. Koeficijent linearne korelacije.
 Sadržaj seminara/vježbi
  • Vježba 1
    Grafičko prikazivanje negrupiranih i grupiranih statističkih nizova korištenjem dijagrama točaka, stablo-list dijagrama, stupčastih dijagrama, strukturnih krugova i box-plot dijagrama u R-u.
  • Vježba 2
    Izračuni karakteristika distribucije: srednje vrijednosti, mjere disperzije i mjera asimetrije.
  • Vježba 3
    Srednje vrijednosti relativnih brojeva i njihovi grafički prikazi.
  • Vježba 4
    Grafički prikazi teorijskih distribucija. Izračuni vjerojatnosti korištenjm funkcije gustoće normane distribucije u R-u.
  • Vježba 5
    Računanje vjerojatnosti događaja korištenjem normalne, binomne i Poissonove distribucije.
  • Vježba 6
    Određivanje veličine uzorka za procjenu aritmetičke sredine, totala i proporcije osnovnog skupa. Određivanje intervala procjene aritmentičke sredine, totala i proporcije osnovnog skupa.
  • Vježba 7
    Testiranje hipoteze o razlici aritmetičkih sredina dvaju osnovnih skupova korištenjem R-a.
  • Vježba 8
    Izračunavanje i grafičko prikazivanje indeksa stalne baze i lančanih indeksa.
  • Vježba 9
    Interpretacija parametara linearnih i krivolinijskih trendova, interpretacija reprezentativnosti modela i prognoze.
  • Vježba 10
    Interpretacija parametara regresijaskog modela, mjera reprezentativnosti i prognoze korištenjem modela. Interpretacija koeficijenta korelacije.
 Ishodi učenja kolegija
  • Razumjeti proces prikupljanja i grupiranja podatka, formiranja tabela i grafičkih prikaza.
  • Primjeniti naučene metode deskriptivne statistike na konkretne skupove podataka.
  • Analizirati vremenske nizove metodama trenda i korelacije.
  • Izračunati vjerojatnosti jednostavnih događaja nad prostorom elementarnih događaja.
  • Nacrtati shematski funkciju gustoće razdiobe za normalnu distribuciju.
  • Primijeniti naučene metode infrencijalne statistike na konkretne skupove podataka.
  • Primijeniti statistički alat R za analizu statističkih podataka korištenjem naučenih statističkih metoda.
 Ishodi učenja programa
  • Vrednovati rezultata poslovanja i interpretirati pokazatelje uspješnosti za potrebe upravljanja i donošenja poslovnih odluka
  • Razumjeti i primijeniti odabranih matematičkih tema iz logike, relacija, linearne algrebre i statistike koje su temelj za usvajanje informatičkih i ekonomskih znanja
  • Primijeniti odgovarajuće metode i alate za potporu u obradi, interpretaciji i vizualizaciji podataka za potporu u donošenju odluka
 Osnovna literatura
  • K. Kero, K., Dobša, J., Bojanić-Glavica, B., Statistika (deskriptivna i inferencijalna) i vjertojatnost, Tiskara Varteks d.o.o., Varaždin, 2008.
  • Šošić, I., Serdar, V., Uvod u statistiku, Školska knjiga, Zagreb,2004.
 Dopunska literatura
  • Spegel, M. R., Schiller, J., Srinivasan, R. A., Probability and Statistics, Schaum’s Outline |Series, McGraw-Hill, 2000.
  • Dumičić, K. Bahovec, V. (urednice), Poslovna statistika, Element, Zagreb, 2011.
  • 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
  • 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: 20.04.2026.
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.
 2025 © Fakultet organizacije i informatike, Centar za razvoj programskih proizvoda