Poslovna statistika 2 (132882)
Course coordinator
Course description
Predmet obuhvaća odabrana poglavlja napredne inferencijalne statistike. Pri izboru gradiva i primjera posebna pozornost posvečena je specifičnom kontekstu agroekonomske struke, posebno praktičnom ovladavanju vještinama nužnima za uspješnu primjenu statističkih metoda u problemima koji proizlaze iz znanstveno-istraživačke problematike. Nakon uvodnog ponavljanja sadržaja iz modula Poslovna statistika I ,na koji se ovaj modul nastavlja, obrađuju se sadržaji vezani uz usporedbe dviju populacija, x^2 raspodjelu i test, analizu varijance, linearnu regresiju i analizu vremenskih sljedova. Slijedi poglavlje o klasterskoj analizi te osnovni pojmovi faktorske analize.
Type of course
ECTS: 6.00
English language: L1
E-learning: L1
Teaching hours: 60
Lectures: 30
Auditory exercises: 20
Seminar: 10
Lecturer
Associate teacher for exercises
Grading
Sufficient (2): 60-70%
Good (3): 71-80%
Very good (4): 81-90%
Excellent (5): 91-100%
Conditions for obtaining signature
Redovito pohađanje predavanja i vježbi, pristupanje ispitima znanja i osvajanje barem 25% bodova na svakom ispitu znanja, izrada zadaća i samostalnih radova
General competencies
Proširivanje statističke opće kulture te statističkih znanja i vještina primijenjivih u analizi i rješavanju statističkih problema iz prakse i znanstvenog istraživanja u agroekonomskoj struci.
Types of instruction
- Predavanja
Predavanja s primjerima - Vježbe u praktikumu
- Seminari
seminarski rad na projektnom zadatku
Learning outcomes
| Learning outcome | Evaluation methods |
|---|---|
| Razlikovati razne slučajeve uzorkovanja te intervalno procijeniti i testirati hipoteze o razlici očekivanja i udjela za dvije populacije odabirom odgovarajuće raspodjele | Izrada problemskih zadataka, samostalno izrađena zadaća, pismeni ispit |
| Prosuditi ravna li se neka opažena pojava po teorijskom modelu. Donijeti, na temelju testa, zaključak o zavisnosti i homogenosti obilježja na dvije populacije | Grupni rad na zadatcima, samostalno izrađena zadaća, pismeni ispit |
| Primijeniti ANOVA test u slučaju testiranja jednakosti očekivanja za više od dvije populacije | Sudjelovanje u problemskoj nastavi, izrada problemskih zadataka, samostalno izrađena zadaća |
| Kritički komentirati i interpretirati rezultate analiza dobivene primjenom Excelovih alata | Sudjelovanje u problemskoj nastavi i raspravi, rad u praktikumu, izrada problemskih zadataka, samostalno izrađena zadaća |
| Uočiti linearni trend, ispitati utjecaj promjene podataka na jednadžbu pravca regresije, interpretirati značenje koeficijenta određenosti i korelacije, modelirati slučajeve koji te koeficijente mijenjaju | Sudjelovanje u raspravi, samostalno izrađena zadaća, izrada problemskog zadatka |
| Interpretirati značenje podataka vremenskog niza, osloboditi ga sezonskih i cikličkih efekata, predvidjeti trend i prognozirati na temelju trenda | Sudjelovanje u raspravi, izrada problemskog zadatka, samostalno izrađena zadaća |
| Koristiti mjere udaljenosti u metodama klasteriranja te vrednovati različitost rezultata dobivenih raznim metodama. Tumačiti značenje korelacija u matrici korelacija kao odlučujući čimbenik u određivanju broja faktora kod faktorske analize | Izrada problemskog zadatka, samostalno izrađena zadaća |
Working methods
Teachers' obligations
1. Ustrojiti i redovito i savjesno izvoditi nastavu i druge oblike nastavnog rada
2. Pripremati nastavne i ispitne materijale
3. Razraditi i provoditi odgovarajuće metode praćenja i vrednovanja rada studenata
4. Bodovati i ocijeniti rad studenata na ispitima znanja, zadaćama i seminarskim radovima studenata te na projektnom zadatku
5. Poticati studente na samostalan rad i razvijati njihovo zanimanje za predmet
6. Biti dostupan za pitanja studenata na nastavi, u vrijeme konzultacija i prema dogovoru u drugo vrijeme
Students' obligations
1. Redovito prisustvovati nastavi
2. Izvršavati nastavne obveze (predavati zadaće, izraditi seminarski rad i praktični rad na računalu, pristupati ispitima znanja)
3. Aktivno sudjelovati u nastavi pitanjima, davanjem odgovora na problemska pitanja
4. Angažirano sudjelovati u radu, raditi u grupama, svladati predviđene vježbe
5. Na svakom ispitu znanja studenti trebaju skupiti minimalno 25% bodova da bi ostvarili pravo na potpis
Methods of grading
| Evaluation elements | Maximum points or Share in evaluation | Grade rating scale | Grade | Direct teaching hours | Total number of average student workload | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.ispit znanja | 40% | 2 | 40 | 1 | ||
| Projektni zadatak regresija | 20% | 2 | 20 | 1 | ||
| Projektni zadatak analiza vremenskih sljedova | 20% | 2 | 20 | 1 | ||
| Projektni zadatak faktorska analiza | 20% | 2 | 20 | 1 | ||
| Aktivno sudjelovanje na nastavi | do 10% | |||||
| Pohađanje nastave i izrada zadaća | 52 | 80 | 2 | |||
| UKUPNO | 100% | 0-59 60-69 70-79 80-89 90-100 | Nedovoljan (1) Dovoljan (2) Dobar (3) Vrlo dobar (4) Odličan (5) | 180 | 6 |
| Evaluation elements | Description | Deadline | Recoupment |
|---|---|---|---|
| Projektni zadatak analiza vremenskih sljedova | Analiza vremenskog slijeda | 12. tjedan | |
| Projektni zadatak faktorska analiza | Faktorska i analiza klastera | 15./16. tjedan | |
| Pohađanje nastave i izrada zadaća | Evidencija nazočnosti studenata, samostalno izrađivanje zadaća, aktivno sudjelovanje na nastavi | Kroz semestar | |
| Aktivno sudjelovanje na nastavi | Studenti se potiču odgovarati na problemska pitanja, predlažu načine za rješavanje problema, vođeni su do ispravnih zaključaka vlastitim kritičkim razmišljanjem, rade u grupama na rješavanju konkretnog problema iz prakse | Kontinuirano tijekom nastave | |
| Pismeni ispit | Za studente koji nisu položili predmet preko ispita znanja ako imaju pravo na potpis | U ispitnim rokovima |
Weekly class schedule
- Proširivanje i rekapitulacija sadržaja iz Poslovne statistike I: Deskriptivna i inferencijalna statistika Mjere centralne tendencije, vjerojatnosti, slučajne varijable, normalna i t-raspodjela, intervalne procjene i testiranje hipoteza.
- Usporedbe dviju populacija I . Zaključivanje o razlici dviju populacija. Nezavisni i zavisni uzorci.
- Usporedbe dviju populacija II. Intervalne procjene i testiranje hipoteza o razlici očekivanja i vjerojatnosti.
- X2 raspodjela i test I X2 raspodjela, pojam i svojstva. Fit.
- X2 raspodjela i test II. Nezavisnost i homogenost. Procjene varijance.
- X2 raspodjela i test III. Testiranje hipoteza o varijanci.
- Analiza varijance I. F-raspodjela i njena svojstva. ANOVA test.
- Analiza varijance II. ANOVA test. Uvjeti primjenjivosti.
- Linearna regresija I. Jednostavna linearna regresija i pravac regresije. Interpretacija parametara. Dijagram raspršenja.
- Linearna regresija II. Linearna korelacija. Upotreba regresijskog modela za procjene i predviđanja.
- Analiza vremenskih slijedova I. Komponente vremenskih sljedova. Aditivni i multiplikativni model.
- Analiza vremenskih slijedova II. Određivanje linearnog trenda. Određivanje sezonskih i cikličkih efekata.
- Faktorska analiza I. Analiza klastera. Tipovi klasteriranja. Mjere udaljenosti. Primjene u istraživanju tržišta.
- Faktorska analiza II. Metoda zajedničkih faktora. Standardiziranje varijabli. Matrica korelacija. Određivanje težine faktora.
- Faktorska analiza III. Identificiranje faktora. Zajednički i pojedinačni faktori.
Preconditions
- Poslovna statistika 1 (132786)
Obligatory literature
- Mann, P.S (1995).Statistics for bussines and economics. New York: J. Wiley.
- Dekking, F.M., Kraaikamp, C., Lopuhaa, H.P., Meester, L. (2005). A modern introduction to probability and statistics, understanding why and how,. London: Springer-Verlag.
- Newbold, P., Carlson, W. L., Thorne, B. (2010). Statistika za poslovanje i ekonomiju. Zagreb: Mate d.o.o.
Recommended literature
- Belle, G. van (2002). Statistical rules of Thumb. John Willey and Sons.
- Kline, P. (1994). An easy guide to factor analysis. Routledge.
- Huff, D. (1993). How to lie with statistics. New York: WW Norton.
Similar course at related universities
- Matematik und Statistik, BOKU
- Statistika, Sveučilište u Osijeku Poljoprivredni fakultet
- Statistik, University of Hohenheim