Opis predmeta
Moderni grafični prikazi.
Analiza povezanosti in odvisnosti: korelacijska analiza, enostavna regresija, multipla regresija.
Metode za raziskovanje podatkov: razvrščanje v skupine, večrazsežnostno lestvičenje.
Metode za zmanjšanje razsežnosti prostora: metoda glavnih komponent, korespondenčna analiza.
Metode za analizo skupin: diskriminantna analiza, faktorska analiza.
Predmet učimo na programih
Cilji in kompetence
Cilj predmeta je seznaniti študenta s koncepti, postopki in statističnimi metodami za hkratno analizo več spremenljivk.
Metode poučevanja in učenja
Pouk je v računalniški učilnici, pri pouku se uporablja moderna programska oprema. Domače delo.
Predvideni študijski rezultati
Znanje in razumevanje: študent nadgradi znanje osnovne statistike z znanjem zahtevnejših statističnih metod in pristopov. Poudarek je na uporabi ustrezne metode, na interpretaciji rezultatov ter na uporabi modernih programskih orodij.
Temeljni viri in literatura
FERLIGOJ, Anuška. Razvrščanje v skupine : teorija in uporaba v družboslovju, (Zbirka Metodološki zvezki, 4). Ljubljana: Fakulteta za sociologijo, politične vede in novinarstvo, Raziskovalni inštitut, 1989. 182 str. http://dk.fdv.uni-lj.si/metodoloskizvezki/Pdfs/Mz_4Ferligoj.pdf. [COBISS.SI-ID 13947648]
Kastelec D. in Košmelj K.: Interna študijska gradiva (pdf datoteke)
Johnson R. A., Wichern D. W. (2002): Applied multivariate statistical analysis, Prentice Hall, New Jersy, 767 str.
R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for
Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/..
Aktualni znanstveni članki izbrani v tekočem šolskem letu
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana