Oblikovanje in analiza eksperimentov

Pravilni eksperimentalni načrt je predpogoj za učinkovito in stroškovno vzdržno reševanje primerjalnih kvantitativnih raziskovalnih vprašanj. Predmet uvaja eksperimentalno zasnovo in analizo z uporabo primerov in s preučevanjem osnovnega linearnega modela. Uporaba ustreznih računalniških paketov omogoča preizkušanje domnev in preiskave naprednih tematik. Namen je razširiti znanje s področja osnovnih metodologij. Študenti bodo pridobili izkušnje pri vrednotenju in predstavitvi rezultatov v obliki standardnega statističnega poročila, kot se uporablja v strokovni praksi in jih bodo lahko uporabili pri vrednotenju rezultatov različnih obravnav poskusov znanstvene in strokovne narave v stroki.

Vpis v prvi ali drugi letnik študijskega programa.

• Načela eksperimentalnega oblikovanja.
• Enostavna linearna regresija: pregled in razširitev.
• Polinomska in multipla linearna regresija.
• Načela eksperimentalnega oblikovanja; vključno s povsem naključnimi modeli, randomizirani blok modeli in Latin kvadratni modeli.
• Metode večkratne primerjave.
• Diagnostično preverjanje osnovnega modela.
• Analiza poskusov s faktorskimi strukturami tretiranja.
• Analiza variance.
• Analiza kovariance.
• Statistična programska oprema.

Znanje in razumevanje:
* biti sposoben prepoznati situacije za katere je primeren linearni model;
* biti sposoben načrtovati in preveriti zasnovo standardnih poskusov, ki odsevajo strokovno prakso;
* biti sposoben izvesti analizo takšnih poskusov z uporabo ustreznih statističnih protokolov;
* biti sposoben diskutirati rezultate in utemeljiti razlage v smislu prvotnega problema z logiko in natančnostjo;
* biti sposoben oceniti in sedanje rezultate, z integriranim razumevanje osnovne teorije v obliki standardnega statističnega poročila;
* biti sposoben kritičnega preizkušanja hipotez/predpostavk, na katerih temelji uporaba linearnega modela;
* biti sposoben opravljati projektiranje in analize nalog na priznanih programskih platform

1. Gary W. Oehlert, A first Course in Design and Analysis of Experiments, 2010, E-gradivo
2. Howard J. Seltman, Experimental Design and Analysis,2015, E-gradivo
3. Adamič Š. (2005).Temelji biostatistike, Medicinska fakulteta Ljubljana, 1995.
4. Košmelj, K. (2007). Uporabna statistika. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta E-gradivo
5. A. Vadnjal, Elementarni uvod v verjetnostni račun, DZS, Ljubljana, 1979. Katalog
6. Internetni viri za učenje statistike
7. Moodle učilnica
8. Izročki predavanj

Seminarska naloga in domača naloga (30%), pisni izpit (70%)

Doc. dr. Ahmad Hosseini je doktoriral na Univerzi Saarland (Nemčija) in Univerzi Sabanci (Turčija) na področju operacijskih raziskav kot področja industrijskega inženirstva pri razporejanju omejenih virov (z manjšim poudarkom na računalništvu). Po doktorskem študiju je sodeloval pri dveh nacionalnih projektih s področja industrijske optimizacije, logistike, sistemskega inženirstva in gozdnega inženirstva (kot podoktorski sodelavec) na različnih oddelkih Univerze Umeå (Švedska), kjer je bil tudi predavatelj/nadzornik na oddelkih za industrijsko inženirstvo, management in matematiko.
Zanimajo ga predvsem interdisciplinarne raziskave na presečišču industrijskega inženirstva, operacijskih raziskav (OR), računalništva, uporabne matematike in podatkovne analitike, s poudarkom na teoriji, načrtovanju in izvajanju. Zlasti ga zanimajo modeliranje in reševanje kombinatoričnih in industrijskih optimizacijskih problemov na področju oskrbovalnih verig, sistemskega inženirstva, proizvodnje, logistike in distribucije, gozdnega inženirstva/načrtovanja ter transporta. Njegove raziskave temeljijo predvsem na tehnikah matematičnega programiranja, algoritmih za optimizacijo omrežij, hevristiki in kombinaciji (meta)hevristike z natančnimi, aproksimacijskimi ali stohastičnimi tehnikami optimizacije.

Trenutno je docent na Poslovno-tehniški fakulteti (PTF) ter Fakulteti za vinogradništvo in vinarstvo (FVV) Univerze v Novi Gorici, povezan pa je tudi s Centrom za informacijske tehnologije in uporabno matematiko.

Izbrane objave

• ČESNIK, Urban, MARTELANC, Mitja, OVSTHUS, Ingunn, RADOVANOVIĆ, Tatjana, HOSSEINI, Ahmad, MOZETIČ VODOPIVEC, Branka, BUTINAR, Lorena.
  Functional characterization of Saccharomyces yeasts from cider produced in Hardanger.
  Fermentation. 2023, vol. 9, issue 9, [article no.] 824, str. 1-27. ISSN 2311-5637.
  DOI: 10.3390/fermentation9090824. [COBISS.SI-ID 164729091], [JCR, SNIP, Scopus]
• HOSSEINI, Ahmad, WADBRO, Eddie, NGOC DO, Dung, LINDROOS, Ola
  A scenario-based metaheuristic and optimization framework for cost-effective machine-trail network design in forestry. Computers and electronics in agriculture. [Print ed.]. Sep. 2023, vol. 212, [article no.] 108059, str. 1-13, ilustr. ISSN 0168-1699. DOI: 10.1016/j.compag.2023.108059. [COBISS.SI-ID 159537155], [JCR, SNIP, WoS, Scopus]
• HOSSEINI, Ahmad, WADBRO, Eddie.
  A hybrid greedy randomized heuristic for designing uncertain transport network layout. Expert systems with applications. [Print ed.]. Mar. 2022, vol. 190, [article no.] 116151, str. 1-10, ilustr. ISSN 0957-4174.
  DOI: 10.1016/j.eswa.2021.116151. [COBISS.SI-ID 141605891], [JCR, SNIP, WoS, Scopus]
• HOSSEINI, Ahmad, PISHVAEE, Mir Saman.
  Capacity reliability under uncertainty in transportation networks: an optimization framework and stability assessment methodology. Fuzzy optimization and decision making. Sep. 2022, vol. 21, iss. 3, str. 479–512, ilustr. ISSN 1568-4539. DOI: 10.1007/s10700-021-09374-9. [COBISS.SI-ID 141610755], [JCR, SNIP, WoS, Scopus]
• NAKHAEI, Niknaz, EBRAHIMI, Morteza, HOSSEINI, Ahmad.
  A solution technique to cascading link failure prediction. Knowledge-based systems. [Print ed.]. Dec. 2022, vol. 258, [article no.] 109920, str. 1-14, ilustr. ISSN 0950-7051.
  DOI: 10.1016/j.knosys.2022.109920. [COBISS.SI-ID 141591555], [JCR, SNIP, WoS, Scopus]
• HOSSEINI, Ahmad, PISHVAEE, Mir Saman.
  Extended computational formulations for tolerance-based sensitivity analysis of uncertain transportation networks.
  Expert systems with applications. [Print ed.]. Nov. 2021, vol. 183, [article no.] 115252, str. 1-19, ilustr. ISSN 0957-4174. DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115252. [COBISS.SI-ID 141608451], [JCR, SNIP, WoS, Scopus]
• HOSSEINI, Ahmad, LINDROOS, Ola, WADBRO, Eddie.
  A holistic optimization framework for forest machine trail network design accounting for multiple objectives and machines. Canadian journal of forest research. 2019, vol. 49, no. 2, str. 111-120, ilustr. ISSN 0045-5067.
  DOI: 10.1139/cjfr-2018-0258. [COBISS.SI-ID 141605635], [JCR, SNIP, WoS, Scopus