Osnovne informacijemdi-information-variantIzvođači nastavemdi-account-groupNastavni plan i programmdi-clipboard-text-outlineModel praćenjamdi-human-male-boardIspitni rokovimdi-clipboard-check-outlineRasporedmdi-calendar-clockKonzultacijemdi-account-voice
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).
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.
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.
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.
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
Identificirati i analizirati bitne interne i vanjske čimbenike koji utječu na odabir poslovnih prilika te na efikasnost poslovanja određenog poslovnog subjekta na domaćem i međunarodnom tržištu
Vrednovati rezultata poslovanja i interpretirati pokazatelje uspješnosti za potrebe upravljanja i donošenja poslovnih odluka
Primijeniti koncepte poduzetništva i poduzetnog djelovanja kako unutar postojećih poslovnih subjekata tako i u okviru pokretanja vlastitih poduzetničkih poduhvata
Predložiti i primijeniti metode komuniciranja s klijentima, korisnicima i kolegama usmenim i pismenim putem primjenom odgovarajuće terminologije, uključujući i sposobnost komunikacije o struci na stranom jeziku
Odabrati i koristiti informacijsko komunikacijske tehnologije u djelovanju poslovnih sustava
Odabrati odgovarajuću organizacijsku arhitekturu na razinama odlučivanja, upravljanja i izvođenja u organizacijama privatnog i javnog sektora primjenom Informacijsko komunikacijske tehnologije
Upravljati životnim ciklusom proizvoda, usluga, kao i životnim ciklusom razvoja informacijskog sustava
Predložiti i primijeniti temeljne metode razvoja informacijskih sustava u području modeliranja i izgradnje jednostavnih programskih rješenja
Predložiti i primijeniti metode razvoja programske potpore za jednostavne organizacijske procese na razini izvođenja
Izraditi i održavati dokumentaciju potrebnu za instalaciju, konfiguraciju, prilagodbu, administraciju i zaštitu informacijskih sustava
Razumjeti ulogu i održavati operacijski sustav te mrežnu i podatkovnu infrastrukturu
Odabrati i primijeniti metode iz područja programiranja, podatkovnih tehnologija i modeliranja podataka i procesa u problemskim domenama
Razumjeti i primijeniti odabranih matematičkih tema iz logike, relacija, linearne algrebre i statistike koje su temelj za usvajanje informatičkih i ekonomskih znanja
Odabrati i primijeniti odabrane tehnike zaštite informacijskih sustava uz poznavanje zakonskih i normativnih okvira za informacijsku i računalnu sigurnost
Planirati i podržati uvođenje novih informacijskih tehnologija za potporu organizacijskim procesima
Primijeniti odgovarajuće metode i alate za potporu u obradi, interpretaciji i vizualizaciji podataka za potporu u donošenju odluka
Primijeniti vještine učenja (uključujući i e-učenje) i planiranja potrebnih za cjeloživotno učenje, nastavak obrazovanja na diplomskom studiju te razvoj karijere u struci
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 studentiIzvanredni studenti
izvanredni rok
Datum: 25.11.2024.
Vrijeme: 16:00
Opis: Na Fakultetu
izvanredni rok
Datum: 23.04.2025.
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.