Statistika

Cilji in kompetence

Namen predmeta je zagotoviti matematično znanje in veščine, ki so potrebne pri kvalitativnem in kvantitativnem študiju poslovnih/finančnih problemov. Študenti se naučijo osnovnih konceptov teorija verjetnostnega računa in statistike, z uporabo Excela/Geogebre.

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti

Ni pogojev

Vsebina

  1. Verjetnost in statistika
    • Definicija in osnovni pojmi
    • Računanje z dogodki
    • Slučajne spremenljivke
    • Matematično upanje, varianca, mediana
    • Regresija in korelacijski coeficiente
    • Preizkušanje statističnih domnev:
    postopek preizkušanja domnev, osnovna in ničelna domneva, napake pri preizkušanju domnev
    • Bivariatna analiza: analiza povezanosti
    dveh opisnih spremenljivk nominalnega in ordinalnega značaja (χ^2 test, Spearmanov koeficient korelacije),
    ugotavljanje linearne povezanosti dveh
    numeričnih spremenljivk (Pearsonov koeficient korelacije, enostavna linearna, regresija, koeficient determinacije).
    • Uporaba računalniških programov Excel/GeoGebra za statistično analizo: urejanje in prikazovanje podatkov, izračun vseh pomembnih parametrov, preizkušanje domnev.

Predvideni študijski rezultati

Znanje in razumevanje:
Do konca tega predmeta bo študent sposoben:
- izbrati ustrezno statistično metodo za analizo danega nabora podatkov v Excelu/GeoGebra in interpretirati rezultate, urejanje in prikaz podatkov
- izračunati statistične parametre (pričakovano vrednost, povprečje, varianco, mediano, standardni odklon, …)
- testiranje statističnih hipotez
- določiti verjetnost dogodka

Temeljna literatura in viri

• A. Vadnjal, Elementarni uvod v verjetnostni račun, DZS, Ljubljana, 1979. Katalog
• R. Jamnik, Matematika, DMFA, Ljubljana 1994. Katalog
• M. Omladič, V. Omladič, Matematika in denar, Knjižnica Sigma, DMFA, Ljubljana, 1995.
• M. Omladič, D. Kobal, M. Jerman, Poslovna matematika, Visoka strokovna šola za podjetništvo, Portorož, 2002
• K. Košmelj, Uporabna statistika, Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, 2001. E-gradivo
• F.M. Dekking, et al., A modern introduction to Probability and Statistics, Springer 2005. E-gradivo

Načini ocenjevanja

Seminarska naloga in domača naloga, pisni izpit 30/70

Reference nosilca

Zaposlitev / kariera:

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

  1. 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]

  2. 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]

  3. 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]

  4. 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]

  5. 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]

  6. 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]

  7. 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]