Biometrika (143892)
Course coordinators
Course description
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.
Type of course
- Prijediplomski studij / Animalne znanosti (Compulsory course, 2 semester, 1 year)
ECTS: 6.00
English language: L1
Teaching hours: 60
Lectures: 28
Auditory exercises: 28
Seminar: 4
Lecturer
Associate teacher for exercises
Associate teacher for seminars
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 40% od ukupno mogućih bodova u parcijalnim ispitima
General competencies
Priprema podataka i osnovna statistička analiza, osnove statističkog zaključivanja, omogućava slušanje daljnjih modula vezanih za genetiku, uzgoj i hranidbu životinja.
Types of instruction
- Predavanja
- Auditorne vježbe
- Seminari
Learning outcomes
| Learning outcome | Evaluation methods |
|---|---|
| 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 |
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 pismeni ispit | 40% od zbroja parcijalnih ispita |
0-59% 60-69% 70-79% 80-89% 90-100% |
Insufficient (1) Sufficient (2) Good (3) Very good (4) Excellent (5) |
14 | 30 | 1 |
| II parcijalni pismeni ispit | 60% od zbroja parcijalnih ispita |
0-59% 60-69% 70-79% 80-89% 90-100% |
Insufficient (1) Sufficient (2) Good (3) Very good (4) Excellent (5) |
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, izrada seminara | 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 | 100 | 4 |
| UKUPNO | 100% | 60 | 160 | 6 |
Opaska: za ukupnu pozitivnu ocjenu, za svaku cjelinu treba biti pozitivna ocjena
| Evaluation elements | Description | Deadline | Recoupment |
|---|---|---|---|
| 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 |
Weekly class schedule
- Osnovna obrada i prikaz podataka - Opisna statistika (podaci i varijable, grafičke metode za opis podataka
- Osnovna obrada i prikaz podataka - Numeričke metode za opis podataka: mjere centralne tendencije, mjere varijabilnosti, mjere relativnog položaja
- Vjerojatnost - Pravila o vjerojatnosti jednostavnih događaja, složeni događaji
- Slučajne varijable i njihove raspodjele - Raspodjele vjerojatnosti za diskretne slučajne varijable: očekivanje i varijanca, binomna i multinomna raspodjela
- Slučajne varijable i njihove raspodjele - Raspodjele vjerojatnosti za kontinuirane slučajne varijable: normalna, hi kvadrat, studentova (t) i F-raspodjela
- Populacija i uzorak, procjena parametara - uzorkovanje; raspodjele, središnji granični teorem, statistike koje nemaju normalnu raspodjelu; jedinstvena i intervalna procjena, procjena prosjeka populacije, procjena varijance
- Provjera hipoteza - Prosjek populacije, razlika prosjeka dviju populacija
- (parcijalni ispit I) - Provjera hipoteza - Proporcija populacije, razlika dviju proporcija populacija, hi-kvadrat provjera razlike očekivane i prave frekvencije
- Provjera hipoteza - Korištenje intervalne procijene u provjeri statističkih hipoteza, statistička i praktična značajnost, greške kod statističkog zaključivanja i snaga provjere
- Jednostavna linearna regresija - Procjena parametara, ostatak i svojstva ostatka, prosjeci i varijance procjenitelja, studentova t-provjera, intervalna procjena parametara
- Jednostavna linearna regresija - Raščlanjenje ukupne varijabilnosti: veza između suma kvadrata, teoretske raspodjele suma kvadrata; provjera hipoteza, F- provjera, koeficijent determinacije
- Korelacija - Procjena koeficijenta korelacije i provjera hipoteza
- Jednostruka analiza varijance - Model jednostruke analize varijance s fiksnim utjecajima: raščlanjenje ukupne varijabilnosti na izvore varijabilnosti, postavljanje hipoteza i F-provjera
- Jednostruka analiza varijance - Usporedba srednjih vrijednosti pojedinih grupa: najmanja značajna razlika (lsd), tukey provjera (hsd)
- Parcijalni ispit II
Obligatory literature
- Kapš, M. 2017. Biometrika – skripta: bilješke s predavanja s primjerima (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 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