Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Složeni linearni modeli (17.0M549)

Matične organizacione jedinice predmeta:
Osnovne informacije:
 
Kategorija Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast Teorijska i primenjena matematika
Multidisciplinarna Da
ESPB 5
Cilj:

Ovladavanje statističkim zaključivanjem binarnih, nominalnih i ordinalnih zavisnih veličina preko kategorijalnih i neprekidnih. Obučenost za praltičnu primenu u statističkom softveru.

Ishod:

Osposobljenost primene naprednih statističkih metoda: normalne linearne regresije, uopštenih linearnih modela, logističke, nominalne i ordinalne linearne regresije na praktičnim problemima upotrebom statističkih softvera.

Sadržaj:

Familija eksponencijalnih raspodela i Uopšteni linearni modeli; Teorija ocenjivanja i statističko zaključivanje; Normalni linearni modeli; Linearna regresija; Nominalna i Ordinalna regresija

Metodologija izvođenja nastave:

Predavanja; Numeričko računske vežbe. Konsultacije. Na predavanjima se izlaže teoretski deo gradiva propraćen karakterističnim primerima radi lakšeg razumevanja gradiva. Na računarskim vežbama u statističkom softveru (R), koja prate predavanja, rade se karakteristični zadaci i produbljuje se izloženo gradivo sa predavanja. Pored predavanja i vežbi redovno se održavaju i konsultacije. Predispitna obaveza se polaže praktično, na računaru. Seminarski rad se zadaje posle polaganja predispitne obaveze sa rokom izrade do prvog ispitnog roka. Završni ispit je obavezan i sastoji se iz pismenog i usmenog dela.

Literatura:
Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Annette J. Dobson, Adrian G. Barnett An Introduction to Generalized Linear Models, Third Edition 2008 CRC Press, Taylor & Francis group Engleski
Edwards, A.L. Multiple regression and the analysis of variance and covariance 1985 W. H. Freeman, New York Srpski jezik
Srivastava, M.S., Carter, E.M. An Introduction to Applied Multivariate Statistics 1983 North-Holland, New York Engleski
Chihara L., Hesterberg T Mathematical Statistics with Resampling and R 2011 John Wiley & Sons, Ltd Engleski
Bock, H.H., Chiodi, M., Mineo, A. Advances in Multivariate Data Analysis 2004 Springer, Heidelberg Engleski
Formiranje ocene:
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija Ne Da 50.00
Usmeni deo ispita Ne Da 20.00
Test Da Da 20.00
Domaći zadatak Da Da 10.00
Izvođači nastave:
Auditorne vežbe
Predavanja
Predavanja
Računarske vežbe