Studijski program

Biometrika (143892)

ECTS bodovi 6.00
Engleski jezik R1
Sati nastave 60
Predavanja 28
Auditorne vježbe 28
Seminar 4
Izvođač predavanja
prof. dr. sc. Miroslav Kapš
Izvođač vježbi
prof. dr. sc. Alen Džidić
doc. dr. sc. Maja Ferenčaković
Ocjenjivanje
Dovoljan (2) 60-69%
Dobar (3) 70-79%
Vrlo dobar (4) 80-89%
Izvrstan (5) 90-100%
Uvjeti za dobivanje potpisa
Za dobivanje potpisa potrebno je pohađati nastavu i skupiti najmanje 40% od ukupno mogućih bodova u parcijalnim ispitima

Nositelj predmeta

prof. dr. sc. Miroslav Kapš
prof. dr. sc. Miroslav Kapš

Opis predmeta

Osnovna obrada i prikaz podataka: opisna statistika (podaci i varijable, numeričke i grafičke metode); crtanje grafikona. Vjerojatnost (jednostavni i složeni događaji); slučajne varijable i njihove raspodjele (očekivanje i varijanca, raspodjele: binomna, multinomna, normalna, hi kvadrat, studentova i F-raspodjela); populacija i uzorak (središnji granični teorem, stupanj slobode); procjena parametara (jedinstvena i intervalna procjena prosjeka i varijance populacije); provjera hipoteza (prosjek populacije, razlika dva prosjeka, proporcija, razlika dviju proporcija, hi-kvadrat provjera, statistička i praktična značajnost, greške kod statističkog zaključivanja i snaga provjere); jednostavna linearna regresija (procjena parametara, prosjeci i varijance procjenitelja, studentova provjera i interval pouzdanosti procjene parametara, raščlanjenje ukupne varijabilnosti i F provjera, koeficijent determinacije); korelacija (procjena i provjera hipoteza); jednostruka analiza varijance (raščlanjenje na izvore varijabilnosti, provjera hipoteza i F provjera, usporedba srednjih vrijednosti pojedinih grupa.

Vrsta predmeta

Opće kompetencije

Priprema podataka i osnovna statistička analiza, osnove statističkog zaključivanja, omogućava slušanje daljnjih modula vezanih za genetiku, uzgoj i hranidbu životinja.

Oblici nastave

  • Auditorne vježbe
  • Predavanja
  • Seminari

Ishodi učenja i način provjere

Ishod učenja Način provjere
Definicija varijabli i utjecaja. Parcijalni ispit, Pismeni, Usmeni
Računanje opisne statistike. Parcijalni ispit, Pismeni, Usmeni
Zaključivanje o utjecajima na varijable Parcijalni ispit, Pismeni, Usmeni
Analiza veze između varijabli. Parcijalni ispit, Pismeni, Usmeni

Način rada

Obaveze nastavnika

Održati predavanja, dva parcijalna ispita, pismeni i usmeni ispit, ocijeniti studente

Obaveze studenta

Dolaziti na nastavu, aktivno sudjelovati u nastavi, položiti parcijalne ispite, pismeni i usmeni ispit

Polaganje ispita

Elementi praćenja Maksimalno bodova ili udio u ocjeni Bodovna skala ocjena Ocjena Broj sati izravne nastave Ukupni broj sati rada prosječnog studenta ECTS bodovi
I parcijalni pismeni ispit 40% od zbroja parcijalnih ispita 0-59%
60-69%
70-79%
80-89%
90-100%
Nedovoljan (1)
Dovoljan (2)
Dobar (3)
Vrlo dobar (4)
Izvrstan (5)
14 30 1
II parcijalni pismeni ispit 60% od zbroja parcijalnih ispita 0-59%
60-69%
70-79%
80-89%
90-100%
Nedovoljan (1)
Dovoljan (2)
Dobar (3)
Vrlo dobar (4)
Izvrstan (5)
16 30 1
Ukupno I i II parcijalni ispit 30% 0-59%
60-69%
70-79%
80-89%
90-100%
Nedovoljan (1)
Dovoljan (2)
Dobar (3)
Vrlo dobar (4)
Izvrstan (5)
30 60 2
Pohađanje nastave i aktivnost na nastavi, izrada seminara Bonus bodovi do 5%
Pismeni ispit (ukoliko nije položen preko parcijalnih) 30% 0-59%
60-69%
70-79%
80-89%
90-100%
Nedovoljan (1)
Dovoljan (2)
Dobar (3)
Vrlo dobar (4)
Izvrstan (5)
30 60 (2)
Usmeni ispit 70% 0-59%
60-69%
70-79%
80-89%
90-100%
Nedovoljan (1)
Dovoljan (2)
Dobar (3)
Vrlo dobar (4)
Izvrstan (5)
30 100 4
UKUPNO 100% 60 160 6

Opaska: za ukupnu pozitivnu ocjenu, za svaku cjelinu treba biti pozitivna ocjena

Elementi praćenja Opis Rok Nadoknada
I parcijalni pismeni ispit Računski zadaci, gradivo prvih 7 tjedana Tijekom semestra
II parcijalni pismeni ispit Računski zadaci, gradivo 8-15 tjedna Tijekom semestra
Ukupno I i II parcijalni ispit Zbroj rezultata oba parcijalna ispita Tijekom semestra
Pismeni ispit (ukoliko nije položen preko parcijalnih) Računski zadaci iz ukupnog gradiva Redovni rok
Usmeni ispit Teorija i primjena, ukupno gradivo cijelog semestra Redovni rok Slijedeći rok

Tjedni plan nastave

  1. Osnovna obrada i prikaz podataka - Opisna statistika (podaci i varijable, grafičke metode za opis podataka
  2. Osnovna obrada i prikaz podataka - Numeričke metode za opis podataka: mjere centralne tendencije, mjere varijabilnosti, mjere relativnog položaja
  3. Vjerojatnost - Pravila o vjerojatnosti jednostavnih događaja, složeni događaji
  4. Slučajne varijable i njihove raspodjele - Raspodjele vjerojatnosti za diskretne slučajne varijable: očekivanje i varijanca, binomna i multinomna raspodjela
  5. Slučajne varijable i njihove raspodjele - Raspodjele vjerojatnosti za kontinuirane slučajne varijable: normalna, hi kvadrat, studentova (t) i F-raspodjela
  6. Populacija i uzorak, procjena parametara - uzorkovanje; raspodjele, središnji granični teorem, statistike koje nemaju normalnu raspodjelu; jedinstvena i intervalna procjena, procjena prosjeka populacije, procjena varijance
  7. Provjera hipoteza - Prosjek populacije, razlika prosjeka dviju populacija
  8. (parcijalni ispit I) - Provjera hipoteza - Proporcija populacije, razlika dviju proporcija populacija, hi-kvadrat provjera razlike očekivane i prave frekvencije
  9. Provjera hipoteza - Korištenje intervalne procijene u provjeri statističkih hipoteza, statistička i praktična značajnost, greške kod statističkog zaključivanja i snaga provjere
  10. Jednostavna linearna regresija - Procjena parametara, ostatak i svojstva ostatka, prosjeci i varijance procjenitelja, studentova t-provjera, intervalna procjena parametara
  11. Jednostavna linearna regresija - Raščlanjenje ukupne varijabilnosti: veza između suma kvadrata, teoretske raspodjele suma kvadrata; provjera hipoteza, F- provjera, koeficijent determinacije
  12. Korelacija - Procjena koeficijenta korelacije i provjera hipoteza
  13. Jednostruka analiza varijance - Model jednostruke analize varijance s fiksnim utjecajima: raščlanjenje ukupne varijabilnosti na izvore varijabilnosti, postavljanje hipoteza i F-provjera
  14. Jednostruka analiza varijance - Usporedba srednjih vrijednosti pojedinih grupa: najmanja značajna razlika (lsd), tukey provjera (hsd)
  15. Parcijalni ispit II

Obvezna literatura

  1. Kapš, M. 2017. Biometrika – skripta: bilješke s predavanja s primjerima (pdf dokument),

Preporučena literatura

  1. Kaps, M., Lamberson, W. 2004. Biostatistics for Animal Science. CABI Publishing, Wallingford, UK.
  2. Kaps, M., Lamberson, W. R. 2009. Biostatistics for Animal Science: An Introductory Text. 2nd Edition. CABI Publishing, Wallingford, UK.
  3. Kaps, M., Lamberson, W. R. 2017. Biostatistics for Animal Science. 3rd Edition. CABI Publishing, Wallingford, UK.

Sličan predmet na srodnim sveučilištima

  • Texas A&M University: Introduction to Biometry (Intended for students in animal sciences. Introduces fundamental concepts of biometry including measures of location and variation, probability, tests of significance, regression, correlation, and analysis of variance which are used in advanced courses and are being widely applied to animal-oriented industry)
  • University of California Los Angeles; Introduction to Biostatistics
  • University of Illinois, Urbana: Applied Statistical Methods