Statistična analiza

predmet

Cilji predmeta

Cilji: Usposobiti študenta, da izbere primerno metodo vzorčenja in primeren vzorec za raziskave na poslovnem in ekonomskem področju. Seznaniti študenta z metodami ocenjevanja parametrov, statističnega preizkušanja domnev, proučevanja odvisnosti in analize časovnih vrst ter ga usposobiti za uporabo pridobljenega znanja v praksi. Seznaniti študenta z orodjem za analizo podatkov SPSS.

Predvideni študijski rezultati:
Pridobitev osnovnih znanj s področja vzorčenja, ocenjevanja parametrov, preizkušanja domnev, proučevanja odvisnosti pojavov in analize časovnih vrst.
Usposobljenost za samostojno delo s statističnim orodjem SPSS: osnovna splošna opravila in procedure, namenjene zgoraj omenjenim statističnim področjem.
Razumevanje zakonitosti statističnega sklepanja na podlagi vzorčnih podatkov.


Pričakuje se predznanje elementarnih statističnih metod v obsegu učnega načrta predmeta Osnove statistike Ekonomske fakultete v Ljubljani.

Vsebina predmeta

■ Uvod: ponovitev osnovnih pojmov, oris opisne in sklepne statistike, pomen registrov za sklepno statistiko.
■ 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, sistematično. 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), o več aritmetičnih sredinah (enofaktorska analiza variance)
■ Preizkušanje domnev: 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, polinomski in eksponentni trend.
■ Analiza periodične komponente. Obravnava zgleda izpitne naloge.

Nosilci predmeta

  •  
  •  
  •  
  •  
  • Govorilne ure
  • torek ob 9.15 v RZ-403
 
Na vrh strani