Stručni studij

Nazad   Loomen   Raspored   Engleski

Inženjerska grafika S104

ECTS 4 | P 15 | A 0 | L 0 | K 30 | ISVU 37135 186117 | Akademska godina: 2018./2019.

Grupe studenata

Prikaži sve grupe na predmetu

Nastavnici na predmetu

STURKO OKSANA, suradnik
MRČELA TOMISLAV, nositelj

Ciljevi predmeta

Osposobiti polaznike za statističko zaključivanje na temelju razumijevanja statističkih modela i metoda korištenjem statističkog programskog alata.

Uvjeti za upis predmeta

Nema posebnih uvjeta.

Sadržaj

Uvod u R. U ovisnosti o bazama podataka koje će biti uključene u seminarske radove (nakon konzultacija sa studentima o smjeru njihovog istraživanja) odabrat će se prikladne statističke metode iz područja multivarijatnih metoda. Posebni naglasak će biti stavljen na odabir distribucija za modeliranje te na linearne i nelinearne regresijske procedure.

Oblici provođenja nastave

Seminari i radionice, mentorski rad

Obveze studenata

Svaki student će samostalno izraditi seminarski rad u pisanom obliku. Seminarski rad treba biti napisan u obliku prikladnom za publikaciju stručnog ili znanstvenog rada. Na usmenom dijelu ispita provjerit će se razumijevanje statističkih procedura koje su korištene u izradi seminarskog rada.

Praćenje rada studenata

Pohađanje nastave, seminarski rad, usmeni ispit

Način provjere znanja

Pohađanje nastave, seminarski rad, usmeni ispit

Osnovna literatura

1. 1 W. K. Härdle, L. Simar Applied Multivariate Statistical Analysis Springer, 2012.

2. 2 M. Benšić, N. Šuvak Uvod u vjerojatnost i statistiku Sveučilište J.J. Strossmayera, Odjel za matematiku, Osijek, 2014.


Pretraži literaturu na:

Dopunska literatura

1. 1 D.C. Montgomery, G.C. Runger Applied Statistics and Probability for Engineers John Wiley & Sons, Inc., 2010.

2. 2 M. Benšić, N. Šuvak Primijenjena statistika Sveučilište J.J. Strossmayera, Odjel za matematiku, Osijek, 2013.

Način polaganja ispita

Pohađanje nastave, seminarski rad, usmeni ispit

Način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe kolegija

Povjerenstvo za stjecanje doktorata znanosti prati redovitost i kvalitetu održavanja nastave, konzultacija i ispita, a prema potrebi se radi studentska evaluacija putem ankete.

Pregled ishoda učenja, nastavnih metoda i procjena ishoda učenja

Ishodi učenja:

1. Primjenjivati statističke modele za statističko zaključivanje u svojim istraživanjima;

2. Koristiti računala i prikladne programske pakete kao alat prilikom analize podataka

3. Kritički proučavati i primjenjivati novu literaturu za analizu podataka;

4. Prezentirati zaključke dobivene statističkom analizom u svojim istraživanjima laicima i stručnjacima



Aktivnosti studenta:

Aktivnost studenta Broj radnih sati ECTS (Broj radnih sati/30) Ishod(i) učenja Nastavna
metoda
Metoda procjene Bodovi
Pohađanje Predavanja (PR), Konstrukcijske vježbe (KV)451.51,2,3,4,5Predavanja (PR), Konstrukcijske vježbe (KV)Predavanja (PR), Konstrukcijske vježbe (KV)35
Rješavanje problema zadanog na KV3011,2,3,4,5Konstrukcijske vježbe (KV)Vrednovanje rješenja za zadani problem815
Priprema za usmeni ispit i usmeno odgovaranje na pitanja180.61,2,3,4,5Usmeni ispitProvjera danih odgovora1530
Vizualna, crtanja100.31,2,3,4Vizualna, crtanjaIzravno promatranje610
Domaća zadaća80.35Vizualna, crtanjaIzravno promatranje610
Kontrolna zadaća100.34Pismeno provjeravanjeProvjera crteža1830