• индустријско инжењерство , 1. семестар, позиција 2

Циљеви предмета се да се студенти упознају са основама статистичких метода које се користе у идустријској пракси. Први корак обухвата анализу карактеристика података. Тежиште предмета је постављено на идентификацију проблема, избор одговарајуће методе преко дефинисаних процедура и постављање закључака како математичких тако и инжењерских. На основу инжењерских закључака интерпретирају се резултати и доносе одговарајуће инжењерске одлуке.

Након положеног испита од студената се може очекивати да науче и знају да употребе: 1. статистичке методе за циљно решавање проблема у пракси, 2. да извуку неопходне закључке коришћењем параметарских и непараметарских истраживања која обухватају тестирање хипотеза, једноструку и двоструку анализу варијансе, једноставну и вишеструку регресију и корелацију, 3. циљ учења и вежбања је правилна поставка проблема 4. одређивање методологије решавања проблема на основу резултата дескриптивне статистике 5. спровођење одговарајуће статистичке процедуре дефинисане по корацима процедуре 6. правилна инжењерска интерпретација добијених резултата, уз познавање и математичке интерпретације истих и 7. Упознавање са програмским језиком R.

Tеоријска настава следеће статистичке области: основне појмове из статистике, графичко приказивање података, описно описивање података кроз одређивање основних статистика, параметарске интервале поверења, параметарске тестове хипотеза и то за средину, разлику средина, варијансу, однос варијанси, за велике и мале узорке, као и за пропорцију и однос пропорција. Поред тога дате су основе за доношење одлука на основу p нивоа теста. Непараметарски тестови обухватају тест испитивања функционалне зависности (Колмогоров), тестове поређења две расподеле (Колмогоров-Смирнов, Ман-Витни, тест медијане, тест разлика медијана и Дарлинг андерсонов тест). Параметарска анализа варијансе koje се односи како на основне параметарске моделе једофакторске анализе варијансе, као и на дво-факторску анализу варијансе, тако и на расположиве непараметарске методе за њену анализу. Регресиона испитивања обухватају једноструку и вишеструку линеарну регресију и корелацију, као и њихове модификације, за параметарска испитивања. Непараметарска испитивања обухватају једнофакторску непараметарску анализу варијансе, одређивање степена криве коришжењем Чербишевљевих полинома и тестове корелације између података за непарараметарске статистике.

Практична настава прати теоријску наставу са задацима чији је циљ идентификација проблема, идентификација методе за решавање проблема, постављање проблема, спровођење одговарајуће процедуре решавања проблема и доношење одговарајућих закључака. Студенти се обучавају за програмирање процедура решавања проблема коришћењем програмирања у адекватним софтверским окружењима. Поред тога посебна пажња се обраћа на обуку студената за коришћење посебно израђених табела за примену параметарских и непараметарских тестова хипотеза. Посебна пажња је стављена на обучавање студената за коришћење табела за идентификацију параметарских интервала поверења, а нарочито параметарских хипотеза и то, постављање алгоритма за решавање проблема и коришћење табела за избор процедуре тестирања хипотеза, као и правилно доношење закључака на основу добијених резултата. Задаци на вежбама се раде рачунским путем, делимично се решавају на рачунарима, применом одговарајућих софтверских пакета.

према предвиђеном курикулуму смера за индустријско инжењерство

Пре сваког часа предавања и вежби студенти добијају хендоуте и остале потребне материјале у електронском облику. Према потреби, студенти унапред добијају материјале који ће бити потребни за праћење и активно учествовање у настави. Радојевић, С, Вељковић З, Квантитативне методе, ЦД, МФ

укупан фонд часова: 75

ново градиво: 25
разрада и примери (рекапитулација): 5

аудиторне вежбе: 10
лабораторијске вежбе: 20
рачунски задаци: 0
семинарски рад: 0
пројекат: 0
консултације: 0
дискусија/радионица: 0
студијски истраживачки рад: 0

преглед и оцена рачунских задатака: 0
преглед и оцена лабораторијских извештаја: 3
преглед и оцена семинарских радова: 0
преглед и оцена пројекта: 0
колоквијум са оцењивањем: 10
тест са оцењивањем: 0
завршни испит: 2

активност у току предавања: 5
тест/колоквијум: 40
лабораторијска вежбања: 25
рачунски задаци: 0
семинарски рад: 0
пројекат: 0
завршни испит: 30
услов за излазак на испит (потребан број поена): 30

Радојевић, С, Вељковић З, Квантитативне методе, Машински факултет у Београду, 2012.; Montgomery, DC, Runger, GC Applied Statistics and Probability for Engineers, Fourth Edition, Wiley, 2007;