EF SEB LU logo

Statistična analiza

course

Aims of the course

Cilji:
Usposobiti študenta, da izbere primerno metodo vzorčenja in primeren vzorec za raziskave v poslovnih in ekonomskih aplikacijah.
Seznaniti študenta z metodami statističnega preizkušanja domnev in ga usposobiti za uporabo teh metod v poslovnih in ekonomskih aplikacijah.
Študenta seznaniti z metodami proučevanja odvisnosti med intervalnimi ter med opisnimi spremenljivkami ter ga usposobiti za uporabo pridobljenega znanja v poslovni praksi.

Predvideni študijski rezultati:
Pridobitev osnovnih znanj s področja vzorčenja, ocenjevanja parametrov in proučevanja odvisnosti pojavov.
Usposobljenost za samostojno uporabo osnovnih menijev statističnega paketa SPSS za analizo podatkov.
Razvoj razumevanja metod statističnega sklepanja in analize odvisnosti ter seznanjenost z različnimi načini izračunavanja statističnih parametrov.

Course syllabus

¦Uvod: ponovitev osnovnih pojmov, merske lestvice, oris opisne in sklepne statistike.
¦Verjetnostne porazdelitve: splošni pojmi, normalna porazdelitev, standardizirana normalna porazdelitev.
¦Osnove vzorčenja: slučajna izbira enot, vzorčna ocena, cenilka, mere porazdelitve vzorčnih ocen, verjetnostne porazdelitve kot vzorčne porazdelitve.
¦Ocenjevanje parametrov z velikimi vzorci: točkovna in intervalna ocena parametra, enostavno slučajno vzorčenje.
¦Vzorčenja z omejitvami: stratificirano, v skupinicah, v več stopnjah, sitematično. Kvotni vzorec.
¦Teoretične osnove statističnega preizkušanja domnev: ničelna in alternativna domneva, pravilni in nepravilni sklepi, verjetnost nepravilnih sklepov, postopek preizkušanja domnev.
¦Preizkušanje domnev o aritmetični sredini: o eni aritmetični sredini (z in t-preizkus), o dveh aritmetičnih sredinah (preizkus skupin in dvojic)
¦Preizkušanje domnev: o več aritmetičnih sredinah, o eni in dveh variancah, o deležu enot.
¦Enostavna linearna regresija: ocenjevanje parametrov in preizkušanje domnev o parametrih regresijske funkcije, izračun mer korelacije.
¦Multipla linearna regresija: ocenjevanje parametrov in preizkušanje domnev o parametrih regresijske funkcije, izračun mer korelacije.
¦Analiza odvisnosti opisnih spremenljivk (kontingenca in asociacija). Preizkus skladnosti porazdelitve.
¦Analiza časovnih vrst: osnovni pojmi, klasični model časovne vrste, linearni in eksponentni trend.
¦Analiza periodične komponente. Obravnava zgleda izpitne naloge.

Course director(s)

  •  
  •  
  •  
  • Skype: joze.rovan 
  • Marko Pahor, PhD, Full Professor

  • Academic Unit for Mathematics, Statistics and Operations Research (Regular Member)
  • Academic Unit for Money and Finance (Associate Member)
  •  
  •  
  •  
  •  
  • Office Hours
  • Wednesday at 14:00 in RZ-107
  •  
  •  
  •  
  •  
  • Office Hours
  • Wednesday at 10:15 in RZ-403
 
To top of page