Stručni diplomski studij Građevinarstvo – smjer Vođenje građenja, nadzor i održavanje građevina

Nakon odslušanog predmeta student će moći:

• primjenjivati statističke modele pokrivene sadržajem kolegija za statističko zaključivanje;
• koristiti računala i prikladne programske pakete kao alat prilikom analize podataka;
• kreirati statističke modele za realne probleme te argumentirano prosuđivati njihovu prikladnost;
• analizirati svojstva procjenitelja i statističkih testova koje koriste;
• kritički proučavati i primjenjivati novu literaturu za analizu podataka;
• matematički dokazati utemeljenost postupaka i formula kojima se služe u statističkom zaključivanju;
• prezentirati kreirane modele i mogućnosti njihove primjene laicima i stručnjacima.

• PRIKUPLJANJE I ORGANIZACIJA PODATAKA: Populacija i uzorak, izvori podataka, tipovi varijabli.
• DESKRIPTIVNA STATISTIKA: Metode opisivanja kvalitativnih podataka (tablični prikaz frekvencija i relativnih frekvencija, grafički prikazi), metode opisivanja numeričkih podataka.
• SLUČAJNA VARIJABLA: Vjerojatnost, diskretna slučajna varijabla, empirijska distribucija diskretne slučajne varijable, kontinuirana (neprekidna) slučajna varijabla, mjere centralne tendencije i raspršenosti slučajne varijable, Bernoullijeva slučajna varijabala, normalna slučajna varijabala, empirijska distribucija slučajne varijable.
• STATISTIČKO ZAKLJUČIVANJE O JEDNOJ SLUČAJNOJ VARIJABLI: Procjena distribucije, očekivanja i varijance, procjena očekivanja intervalom zadane pouzdanosti za velike uzorke, procjena proporcije intervalom zadane pouzdanosti, testiranje hipoteza, pogreške statistističkog testa, testiranje hipoteza o očekivanju za velike uzorke, testiranje hipoteza o vjerojatnosti događaja za velike uzorke, testiranje hipoteza o distribuciji općenito, testiranje normalnosti.
• STATISTIČKO ZAKLJUČIVANJE O DVIJE SLUČAJNE VARIJABLE: Statističko zaključivanje o razlikama u distribuciji između dvije varijable, usporedba očekivanja — nezavisni uzorci, usporedba očekivanja — uzorci u paru, usporedba proporcija u velikim uzorcima, dvodimenzionalan slučajan vektor (tablica distribucije, uvjetne distribucije, nezavisnost), analiza kategoriziranih podataka, jednostavna linearna regresija, koeficijent korelacije.

Tijekom nastave:
Konačna ocjena formira se na temelju postignuća studenta tijekom semestra i na završnom ispitu. Tijekom semestra organiziraju se dva kolokvija.

Kolokvij 1 - prikupljanje i organizacija podataka, deskriptivna statistika, slučajna varijabla, statističko zaključivanje o jednoj slučajnoj varijabli (do testiranja statističkih hipoteza) (50 bodova).

Kolokvij 2 - statističko zaključivanje o jednoj slučajnoj varijabli (od testiranja statističkih hipoteza), statističko zaključivanje o dvije slučajne varijable (50 bodova).

Na ispitu:
Ukoliko je student na kolokvijima postigao barem 50 bodova, pristupa završnom ispitu. Završni ispit sastoji se od prezentacije i obrane teze projektnog zadatka. Za izradu projektnog zadatka bit će potrebno koristiti znanja i vještine usvojene tijekom kolegija. Na završnom ispitu se formira konačna ocjena.

• M. Benšić, N. Šuvak - Primijenjana statistika , Odjel za matematiku, Osijek, 2013.

• A. Jazbec - Osnove statistike, Šumarski fakultet, Zagreb, 2008.
• G. R. Iversen - Statistics, the conceptual Approach, Springer, Berlin, 1997.
• G. McPherson - Applying and Interpreting Statistics, Springer, Berlin, 2001.
• S. Lipschutz and J. Schiller - Introduction to Probability and Statistics, Schaum's Outline Series, McGraw-Hill, New York – Toronto, 1998.
• J.T. McClave, P.G. Benson and T. Sincich - Statistics for Bussiness and Economics, Prentice Hall, London, 2001.
• J. O. Rawlings, S.G. Pantula and D.A. Dicky - Applied Regression Analysis, Springer, Berlin, 1998.