×
Универзитет у Новом Саду

Предмет: Сложени линеарни модели (17.0M549)

Основне информације:
 
Категорија Стручно-апликативни
Ужа научна област Теоријска и примењена математика
ЕСПБ 5

Овладавање статистичким закључивањем бинарних, номиналних и ординалних зависних величина преко категоријалних и непрекидних. Обученост за пралтичну примену у статистичком софтверу.

Оспособљеност примене напредних статистичких метода: нормалне линеарне регресије, уопштених линеарних модела, логистичке, номиналне и ординалне линеарне регресије на практичним проблемима употребом статистичких софтвера.

Фамилија експоненцијалних расподела и Уопштени линеарни модели; Теорија оцењивања и статистичко закључивање; Нормални линеарни модели; Линеарна регресија; Номинална и Ординална регресија

Предавања; Нумеричко рачунске вежбе. Консултације. На предавањима се излаже теоретски део градива пропраћен карактеристичним примерима ради лакшег разумевања градива. На рачунарским вежбама у статистичком софтверу (Р), која прате предавања, раде се карактеристични задаци и продубљује се изложено градиво са предавања. Поред предавања и вежби редовно се одржавају и консултације. Предиспитна обавеза се полаже практично, на рачунару. Семинарски рад се задаје после полагања предиспитне обавезе са роком израде до првог испитног рока. Завршни испит је обавезан и састоји се из писменог и усменог дела.

Аутори Назив Година Издавач Језик
Annette J. Dobson, Adrian G. Barnett An Introduction to Generalized Linear Models, Third Edition 2008 CRC Press, Taylor & Francis group Енглески
Chihara L., Hesterberg T Mathematical Statistics with Resampling and R 2011 John Wiley & Sons, Ltd Енглески
Srivastava, M.S., Carter, E.M. An Introduction to Applied Multivariate Statistics 1983 North-Holland, New York Енглески
Bock, H.H., Chiodi, M., Mineo, A. Advances in Multivariate Data Analysis 2004 Springer, Heidelberg Енглески
Edwards, A.L. Multiple regression and the analysis of variance and covariance 1985 W. H. Freeman, New York Српски језик
Предметна активност Предиспитна Обавезна Број поена
Предметна активност
Писмени део испита - комбиновани задаци и теорија
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
50.00
Предметна активност
Домаћи задатак
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
10.00
Предметна активност
Тест
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
20.00
Предметна активност
Усмени део испита
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
20.00

Предавања

Предавања

Аудиторне вежбе

Рачунарске вежбе