Biometrika i planiranje istraživanja na životinjama (226252)
Course coordinators
Course description
Uvod (slučajne varijable i njihove raspodjele procjena parametara provjera hipoteza); jednostavna linearna regresija (procjena parametara, prosjeci i varijance procjenitelja, t i F provjera hipoteza, raščlanjenje varijabilnosti, koeficijent determinacije). Vektori i matrice (tipovi i svojstva matrica, operacije s matricama i vektorima); Matrični prikaz jednostavne regresije; multipla regresija (dvije nezavisne varijable, krivolinijska regresija). Jednostruka analiza varijance (model s fiksnim utjecajima, raščlanjenje varijabilnosti, provjera hipoteza i F provjera, Tukey provjera, model sa slučajnim utjecajima grupa); načela planiranja pokusa (pokusne jedinice i ponavljanja, pokusna greška i kontrola pokusne greške, potreban broj ponavljanja; pokusi na mliječnim i tovnim životinjama); potpuno slučajni pokusni plan; blokovi u analizi varijance (slučajni blok plan); change over planovi (jednostavni change over plan, latinski kvadrat); faktorijalni pokus; hijerarhijski planovi; split plot plan; analiza kovarijance
Type of course
- Diplomski studij / Ribarstvo i lovstvo (Elective course, 3 semester, 2 year)
- Diplomski studij / Proizvodnja i prerada mlijeka (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
- Diplomski studij / Proizvodnja i prerada mesa (Elective course, 3 semester, 2 year)
- Diplomski studij / Genetika i oplemenjivanje životinja (Compulsory course, 1 semester, 1 year)
ECTS: 6.00
English language: L1
Teaching hours: 60
Lectures: 30
Practicum: 30
Lecturer
Associate teacher for exercises
Grading
Sufficient (2): 60-69%
Good (3): 70-79%
Very good (4): 80-89%
Excellent (5): 90-100%
Conditions for obtaining signature
Za dobivanje potpisa potrebno je pohađati nastavu i skupiti najmanje 50% od ukupno mogućih bodova u parcijalnim ispitima
General competencies
Primjena regresije i pokusnih planova u istraživanjima na životinjama, teoretske postavke i rješavanje primjera koristeći SAS software.
Types of instruction
- Predavanja
- Auditorne vježbe
Learning outcomes
Learning outcome | Evaluation methods |
---|---|
Razumijevanje procjene parametara i provjere hipoteza i primjena u zaključivanju | Parcijalni ispit, pismeni, usmeni |
Primjena SAS software u statističkoj analizi | Parcijalni ispit, pismeni, usmeni |
Primjena regresije, teoretske postavke i primjena | Parcijalni ispit, pismeni, usmeni |
Pokusni planovi, teoretske postavke i primjena | Parcijalni ispit, pismeni, usmeni |
Working methods
Teachers' obligations
Održati predavanja, dva parcijalna ispita, pismeni i usmeni ispit, ocijeniti studente
Students' obligations
Dolaziti na nastavu, aktivno sudjelovati u nastavi, položiti parcijalne ispite, pismeni i usmeni ispit
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 |
---|---|---|---|---|---|---|
I parcijalni ispit | 40% od zbroja parcijalnih ispita | 14 | 30 | 1 | ||
II parcijalni ispit | 60% od zbroja parcijalnih ispita | 16 | 30 | 1 | ||
Ukupno I i II parcijalni ispit | 30% |
0-59% 60-69% 70-79% 80-89% 90-100% |
Insufficient (1) Sufficient (2) Good (3) Very good (4) Excellent (5) |
30 | 60 | 2 |
Pohađanje nastave i aktivnost na nastavi | Bonus bodovi do 5% | |||||
Pismeni ispit (ukoliko nije položen preko parcijalnih) | 30% |
0-59% 60-69% 70-79% 80-89% 90-100% |
Insufficient (1) Sufficient (2) Good (3) Very good (4) Excellent (5) |
30 | (60) | (2) |
Usmeni ispit | 70% |
0-59% 60-69% 70-79% 80-89% 90-100% |
Insufficient (1) Sufficient (2) Good (3) Very good (4) Excellent (5) |
30 | 120 | 4 |
UKUPNO | 100% | 60 | 180 | 6 |
Opaska: za ukupnu pozitivnu ocjenu, za svaku cjelinu treba biti pozitivna ocjena
Evaluation elements | Description | Deadline | Recoupment |
---|---|---|---|
I parcijalni ispit | Računski zadaci, gradivo prvih 7 tjedana | Tijekom semstra | |
II parcijalni ispit | Računski zadaci, gradivo 7-15 tjedna | Tijekom semestra | |
Ukupno I i II parcijalni ispit | Ukupni rezultata dva parcijalna ispita | Tijekom semestra | Samo jedna ponovna mogućnost polaganja pismenog ispita koji se sastoji od gradiva oba parcijalna ispita |
Pismeni ispit (ukoliko nije položen preko parcijalnih) | Sastoji se od gradiva oba parcijalna ispita | Samo jedan rok | |
Usmeni ispit | Gradivo cijelog semestra, teorija i primjena | Redovni rok | Slijedeći redovni rok |
Weekly class schedule
- Uvod - Podaci i varijable, prikaz podataka (grafički prikazi i numeričke metode), populacija i uzorak
- Uvod - Slučajne varijable i njihove raspodjele, općenito o procjeni parametara i provjeri hipoteza
- Jednostavna linearna regresija - Procjena parametara, svojstva ostatka, prosjeci i varijance procjenitelja, t provjera i interval pouzdanosti, raščlanjenje ukupne varijabilnosti, F provjera, koeficijent determinacije
- Vektori i matrice - Tipovi i svojstva matrica, operacije s matricama i vektorima, Matrični prikaz jednostavne regresije
- Multipla regresija - Dvije nezavisne varijable, raščlanjenje varijabilnosti, F provjera
- Krivolinijska regresija - Krivolinijska regresija drugog stupnja, F provjera
- Ponavljanje i parcijalni ispit
- Jednostruka analiza varijance - Model jednostruke analize varijance s fiksnim utjecajima: raščlanjenje varijabilnosti, provjera hipoteza i F provjera, usporedba srednjih vrijednosti pojedinih grupa, model sa slučajnim utjecajima
- Načela planiranja pokusa, Potpuno slučajni pokusni plan - Pokusne jedinice i ponavljanja, pokusna greška, preciznost pokusnih planova: kontrola pokusne greške, potreban broj ponavljanja; Potpuno slučajni plan, provjera hipoteza
- Blokovi u analizi varijance - Slučajni blok plan, provjera hipoteza
- „Change-over“ pokusni planovi - Jednostavni change over plan, latinski kvadrat, provjera hipoteza
- Faktorijalni pokus - Faktorijalni pokus, glavni utjecaji i interakcija, provjera hipoteza
- Hijerarhijski pokusni planovi - Hijerarhijski pokusni planovi, provjera hipoteza
- Split-plot pokusni planovi - Split-plot pokusni planovi, provjera hipoteza
- Parcijalni ispit II
Obligatory literature
- Kapš, M. 2017. Biometrika i planiranje istraživanja na životinjama – bilješke i prezentacije predavanja s primjerima u elektronskom obliku (pdf dokument)
Recommended literature
- Kaps, M., Lamberson, W. 2004. Biostatistics for Animal Science. CABI Publishing, Wallingford, UK.
- Kaps, M., Lamberson, W. R. 2009. Biostatistics for Animal Science: An Introductory Text. 2nd Edition. CABI Publishing, Wallingford, UK.
- Kaps, M., Lamberson, W. R. 2017. Biostatistics for Animal Science. 3rd Edition. CABI Publishing, Wallingford, UK.
Similar course at related universities
- Texas A&M: Statistics in Research I and II. (Concepts of experimental design, individual treatment comparisons, randomized blocks and factorial experiments, multiple regression, chi-square tests and a brief introduction to covariance, non-parametric methods, and sample surveys)
- Univesrity of Tenneesee, Animal science department: Design and Analysis of Biological Research (Experimental design and procedures; selection of experimental units; analysis and interpretation of data; statistical models and contrasts, analyses of variance: covariates, treatment arrangements, mean separation and regression).