Opis predmeta
Osnove verjetnostnega računa: kombinatorika (permutacije, kombinacije, …), slučajne spremenljivke (diskretne, zvezne) in njihova porazdelitev (Gaussova, Poissonova, Weibullova, …), številske karakteristike (matematično upanje, varianca).
Statistika: načrtovanje statističnega opazovanja (definicija hipoteze, ustrezna izbira vzorca in spremenljivk), predstavitev podatkov, ocenjevanje parametrov (definicija in lastnosti cenilke), preverjanje statističnih domnev (napaka I. in II. vrste), intervali zaupanja, testi (parametrični, neparametrični), regresija in korelacija (linearna, bivariatna, multivariatna), časovne vrste (ARIMA, ARCH), simulacije (metoda Monte Carlo).
Predmet učimo na programih
Elektrotehnika 2. stopnja
Cilji in kompetence
Osvojiti osnove verjetnostnega računa. Osvojiti osnovne statistične metode, med njimi razločevati in izbirati ter biti sposoben izdelati statistično analizo z vsebinsko razlago. Razvijati spretnost zbiranja in statistične interpretacije podatkov ter kritične analize rezultatov in meritev v tehniki. Osvojiti uporabo nekaterih programskih orodij za statistiko.
Metode poučevanja in učenja
Predavanja, laboratorijske vaje, domače naloge, seminarska naloga.
Predvideni študijski rezultati
Po uspešno opravljenem predmetu naj bi bili študenti zmožni:
- opisati osnovne statistične metode, ki so uporabne v tehniki,
- razločiti različne statistične metode,
- uporabiti statistične metode pri statistični analizi,
- uporabiti statistična programska orodja pri reševanju statističnih problemov,
- kritično analizirati in statistično interpretirati tehnične probleme, ki se pojavijo v praksi,
- kritično ovrednotiti dobljeni rezultat.
Temeljni viri in literatura
- D. C. Montgomery, G. C. Runger: Applied statistics and probability for engineers, John Wiley & Sons, 6th Edition, 2013.
- W. C. Navidi: Statistics for Engineers and Scientists, McGraw-Hill, 2007.
- G. Turk: Verjetnostni račun in statistika, Ljubljana, 2011.
- M. Hladnik: Verjetnost in statistika, Založba FE in FRI, Ljubljana, 2002.
- R.S. Kenett, S. Zacks, D. Amberti: Modern Industrial Statistics: with Applications in R, MINITAB, and JMP, Wiley 2014.