| 5 ECTS | |
| 30 P + 30 A | |
| 5% primjene e-učenja | |
| Odjel za matematiku (Sceduly) |
| Nositelji: Damir VukičevićSuradnici: |
| Ciljevi predmeta |
| Cilj predmeta je osposobiti studente za kvalitetno i uspješno planiranje,organizaciju, realizaciju i evaluaciju nastave primijenje matematike. Posebno,studenti će se upoznati s osnovnim gradivom deskriptivne, inferencijalne statistike ifinancijske matematike, linearnog programiranja, koje predstavlja temelj za nastavuiz financijske i gospodarske matematike u strukovnim školama, kao i za nastavu izstatistike u srednjoškolskom sustavu obrazovanja. S druge strane studenti seupoznaju s osnovama financijske matematike neophodnima za razumijevanjemodernog poslovnog svijeta. Studenti će kroz kolegij ovladati i elementarnimmetodama inferencijalne statistike, nužnima za izvođenje samostalnih statističkihistraživanja na svim poljima stvarnog života |
| Uvjeti (kompetencije) za upis predmeta |
| Uvjet za upis: položen uvodni matematički kolegij. Potrebne kompetencije:poznavanje elementarne matematike. |
| Očekivani ishodi učenja |
| Student je sposoban: - objasniti osnovne statističke metode - primijeniti osnovne |
| statističke metode na rješavanje jednostavnijih zadataka - osmisliti, razviti i voditi |
| jednostavnije statističko istraživanje - preispitati primjenjivost dane metode u |
| određenom statističkom kontekstu - preporučiti statističku metodu za dano |
| istraživanje - izračunati rate kredita ili ishode štednje - usporediti i preporučiti |
| optimalne metode kreditiranja ili štednje -riješiti osnovne problem linearnog |
| programiranja |
| Sadržaj predmeta |
| 1.tjedan: Uvod u deskriptivnu statistiku. 2. tjedan: Populacije i varijable. |
| Populacijski parametri. 3.tjedan: Standardizirana varijabla. Čebišev teorem. 4. |
| tjedan: Diskretna vjerojatnost 5. tjedan: Kontinuirana vjerojatnost 6. tjedan: Slučajna |
| varijabla 7. tjedan. Korelacija 8-9. Elementi inferencijalne statistike. Veza između |
| vjerojatnosti i statistike. Metoda uzoraka. Procjenitelji. Sampling distribucije. 10 |
| tjedan: Intervali povjerenja za aritmetičku sredinu, proporciju, varijancu, razliku |
| aritmetičkih sredina i razliku proporcija. 11. tjedan: Testiranje hipoteza. |
| Parametarski testovi. Neparametarski testovi. 12. tjedan: Ekonomske funkcije. |
| Ekvilibrij. Elastičnost. 13-14. tjedan: Obračun kamata. 15. tjedan: Štednja i rente. |
| Osnovne metode linearnog programiranja |
| Vrste izvođenja nastave |
| - Predavanja - Vježbe |
| Obveze studenata |
| Pohađanje nastave. |
| Praćenje rada studenata (ECTS) |
| - Pohađanje nastave (1.5) - Ispit (3.5) |
| Ocjenjivanje i vrjednovanje rada studenata |
| Kolokviji, završni pismeni i usmeni ispit. |
| Obvezna literatura |
| N. Koceić Bilan, Primijenjena statistika |
| N. Koceić Bilan, Nastavni materijal iz Osnova financijske matematike |
| Izborna literatura |
| B. Šego, Z. Lukač Financijska matematika A. Šegota: Financijska matematika, |
| Udžbenici Sveučilišta u Rijeci 2012 Financijska matematika, ppt, Ekonomski fakultet |
| Sveučilišta u Zagrebu |
| Načini praćenja kvalitete |
| Statistika ispitnih rezultata i studentska evaluacija putem anonimne ankete na kraju izvedbe predmeta. Anketa se provodi prema pravilniku Sveučilišta u Splitu. |
| Izvedba |
|
Sveučilišni diplomski studij • Matematika; smjer: Nastavnički (obvezni 2. sem.) • Matematika i fizika; smjer: nastavnički (obvezni 4. sem.) • Matematika i informatika; smjer: nastavnički (obvezni 2. sem.) |
| Napomene: Vrste nastave (tip): (P) Predavanja; (S) Seminari; (A) Auditorne vježbe; (PK) Vježbe u praktikumu; (L) Laboratorijske vježbe; (M) Metodičke vježbe; (TJ) Vježbe tjelesnog odgoja; (T) Terenske vježbe. Prije početka nastave moguće su rošade izvođača nastave u svrhu optimizacije opterećenja. Prikazana je testna verzija automatskog generiranja informacija. |