Zoran Skoda
zadarodgoj vjstat

Iz akreditacije programa

Jesenski semestar, izvanredni diplomski studij (predškolski). (za sličan, opsežniji kolegij na učiteljskom studiju u proljetnom semestru vidi web stranicu zadarmatstat.)

Stranice prebrojavanje za vjerojatnost i stranice u nastanku vjerojatnost, uvjetna vjerojatnost, statistika jedne slučajne veličine, (NOVO:) linearna regresija. Pročitajte prvo poglavlje u knjizi pause.pdf (posebno I.1 i I.2).

Uvod u vjerojatnost i statistiku

Primjerci testova s prošlih rokova.

predrok grupa a pdf, grupa b pdf, prvi zimski pdf r1, drugi zimski pdf r2

Iz akreditacije programa

2.1. Ciljevi predmeta

Cilj je kolegija upoznati studente s osnovnim pojmovima i metodama iz područja vjerojatnosti i statistike. Osposobiti studente da mogu, odgovarajućim postupcima, provesti statističku analizu prikupljenih podataka.

2.3. Ishodi učenja na razini programa kojima predmet pridonosi

Studenti će moći:

  • djelovati na kvalitativno višim razinama u složenijim zahtjevima rada u području ranog i predškolskog odgoja i obrazovanja;

  • identificirati mogućnosti unaprjeđenja kvalitete odgojno-obrazovnog rada te organizirati i rukovoditi istraživačkim projektima odabirom odgovarajućih istraživačkih paradigmi (metoda i tehnika), kao i analizirati i interpretirati rezultate istraživanja.

2.4. Očekivani ishodi učenja na razini predmeta (4-10 ishoda učenja)

Nakon odslušanog kolegija studenti će moći:

  • primjenjivati osnovni jezik vjerojatnosti (ishod, moguć, nemoguć, siguran, slučajan, vjerojatan, pravedna igra, nepravedna igra i slično);

  • protumačiti složene događaje, izraziti ih pomoću skupovnih operacija te izračunati njihovu vjerojatnost;

  • odrediti vjerojatnosti ishoda i uspoređivati ishode(manje vjerojatan, jednako vjerojatan, vjerojatniji);

  • procijeniti parametar srednje vrijednosti uza zadanu pouzdanost odrediti i primijeniti srednje vrijednosti (aritmetička sredina, medijan, mod) i raspršenost (raspon, interkvartilni raspon) niza numeričkih podataka;

  • sustavno prikupiti, klasificirati i organizirati podatke te ih na prikladan način, pomoću računala i bez njega, prikazati sustavnom listom, tablicom, tablicom frekvencija, linijskim, stupčastim i kružnim dijagramom, grafikonom, „brkatom kutijom“ („box and whiskers” dijagram) i grafom, te prikazati za potrebe statističke analize; prepoznati približnu linearnu vezu dviju varijabli, odrediti njezine koeficijente te ju rabiti pri modeliranju;

  • primijeniti normalnu razdiobu, binomnu razdiobu, Poissonovu razdiobu.

  • testirati hipotezu hi-kvadrat testom.

2.5. Sadržaj predmeta detaljno razrađen prema satnici nastave

Osnovni pojmovi kombinatorike. Temeljni pojmovi vjerojatnosti. Bayesov i statistički principi. Središnje vrijednosti. Empiričke distribucije. Mjere oblika: momenti, koeficijent asimetrije i koeficijent sploštenosti.Mjere raspršenja. Diskretne slučajne varijable, očekivanje, funkcije distribucije. Binomna razdioba. Poissonova razdioba, Čebiševljev teorem i Bernoullijev zakon velikih brojeva. Kontinuirane slučajne varijable. Normalna razdioba. Statistički testovi: Testiranje statističkih hipoteza. Hi-kvadrat test. Studentova t-razdioba i t-test. Korelacija i regresija: Korelacijska analiza. Koeficijent korelacije i determinacije. Regresijska analiza. Linearna regresija. Koeficijent regresije.

Last revised on May 15, 2019 at 09:34:28. See the history of this page for a list of all contributions to it.