Sodobni statistični pristopi

Opis predmeta

Predstavljene bodo teme iz naslednjih poglavij:

Matematična statistika.
Bayesove metode v statistiki.
Simulacijske metode za statistično raziskovanje.
Slučajni procesi.
Časovne vrste.
Multivariatna analiza.
Analiza nominalnih spremenljivk.
Statistično modeliranje.
Neparametrična statistika.
Raziskovalni načrti in zbiranje podatkov.
Merjenje in zbiranje podatkov v uradni statistiki.
Anketna metodologija.
Manjkajoči podatki.
Analiza omrežij.
Analiza zgodovine dogodkov.
Metode za analizo visoko dimenzionalnih podatkov.
Načrtovanje in analiza poskusov.
Psihometrija.
Metode podatkovnega rudarjenja.
Metode za nadzor in opazovanje proizvodnih procesov.
Specifični statistični pristopi in metode za biologijo, družbene vede, ekonomske in poslovne vede, medicino, psihologijo, tehnične vede in druge vede.

Predmet učimo na programih

Cilji in kompetence

Namen predmeta je pregled nekaterih najsodobnejših področij statistike. Pridobljeno znanje bo osnova za doktorsko delo študenta. Predavali bodo domači in tuji strokovnjaki za posamezno področje. V okviru predmeta bodo obvezne tudi konzultacije za uporabnike statističnih metod.

Metode poučevanja in učenja

Predavanja.
Zahtevnejša seminarska naloga in njena predstavitev v okviru predmeta.
Konsultacije za uporabnike statističnih metod.

Predvideni študijski rezultati

Znanje in razumevanje: Poznavanje najsodobnejših statističnih pristopov, zmožnost njihove uporabe in ovrednotenja njihovih rezultatov. Uporaba: Uporaba pri reševanju konkretnih statističnih problemov.

Refleksija: Spoznavanje najsodobnejših statističnih metod in razumevanje, kako te metode uporabiti pri reševanju konkretnih raziskovalnih problemov.

Temeljni viri in literatura

Dobršen del virov se bo prilagajal trenutnemu izboru tem, našteti so le nekateri trenutno aktualni viri / A large part of the literature will be adopted to the current selection of topics; some of the currently recommended textbooks are listed below:

Gelman, J.B.Carlin, H.S. Stern, D.B. Rubin: Bayesian Data Analysis. Chapman&Hall, 1995.
P. J. Brockwell, R. A. Davis: Time series: Theory and methods, 2006.
S. I. Resnick: Adventures in stochastic processes, 1992.
M. Verbeek: A guide to modern econometrics, 2004.
O. Aalen, O. Borgan, H. Gjessing: Event History Analysis: A Process Point of View. Springer-Verlag, 2008.
Skrondal, A. in Rabe-Hesketh, S. (2004). Generalized latent variable modeling: Multilevel, longitudinal, and structural equation models. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
McDonald, R.P. (1999). Test theory: A unified treatment. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
R.S. Kenett, S.Zacks: Modern Industrial Statistics, Duxbury Press, 1998
P. Doreian, V. Batagelj, A. Ferligoj. Generalized Blockmodeling. Cambridge University Press, 2005.
P. J. Carrington, J. Scott, S. Wasserman (ur.): Models and Methods in Social Network Analysis. Cambridge University Press, 2005.
K.V. Mardia, J.T. Kent in J.M. Bibby: Multivariate analysis. Academic Press, London, 1989.