Poslovna statistika

Poslovna statistika

Nastavnici:

Bulajić V. Milica,Radojičić A. Zoran,Jeremić M. Veljko

Status predmeta:Obavezni
Broj ESPB: 6

Cilj predmeta:

Kurs daje pregled statističkih metoda i modela koji se mogu koristiti kao podrška odlučivanju u različitim oblastima menadžmenta, posebno u marketingu i finansijama. Vrši se upoznavanje sa metodama korišćenja prediktivnih statističkih modela, kao i detaljnija znanja o metodama statističkog zaključivanja.

Ishod predmeta:

Sadržaji ovog predmeta osposobljavaju studente za modeliranje i rešavanje praktičnih problema u menadžmentu primenom metoda statističke analize. Takođe, adekvatno korišćenje predikcije kako bi se postigla što veća tačnost prilikom zaključivanja, a time i veći stepen sigurnosti prilikom odlučivanja, će biti značajan ishod predmeta.

Sadržaj predmeta:

Teorijska nastava:

P01: Prikupljanje podataka, uzorak i planiranje uzorka.
P02: Automatska kontrola i korekcija grešaka.
P03: Izrada i logički dizajn upitnika. Obrada podataka uzorka.
P04: Testiranje hipoteza.
P05: Parametarsko i neparametarsko zaključivanje.
P06: Bajesovo zaključivanje.
P07: Multivarijaciona statistička analiza. Modeli.
P08: Računarska podrška statističkim istraživanjima.
P09: Predviđanje, klasifikacija i analiza poslovnog rizika.
P10: Koeficijenti preferencije. Relativni rizik i racio.
P11: Ekonometrijsko modeliranje.
P12: Analiza finansijskih vremenskih serija.
P13: ARIMA, ARCH i GARCH modeli.
P14: Primenljivost i vrednovanje modela.
P15: Rešavanje konkretnih problema iz prakse.

Praktična nastava:Vežbe, Drugi oblici nastave, Studijski istraživački rad

V01: Prikupljanje podataka, uzorak i planiranje uzorka.
V02: Automatska kontrola i korekcija grešaka.
V03: Izrada i logički dizajn upitnika. Obrada podataka uzorka.
V04: Testiranje hipoteza.
V05: Parametarsko i neparametarsko zaključivanje.
V06: Bajesovo zaključivanje.
V07: Multivarijaciona statistička analiza. Modeli.
V08: Računarska podrška statističkim istraživanjima.
V09: Predviđanje, klasifikacija i analiza poslovnog rizika.
V10: Koeficijenti preferencije. Relativni rizik i racio.
V11: Ekonometrijsko modeliranje.
V12: Analiza finansijskih vremenskih serija.
V13: ARIMA, ARCH i GARCH modeli.
V14: Primenljivost i vrednovanje modela.
V15: Rešavanje konkretnih problema iz prakse.

Literatura:

1. Giudici P., Figini S., Applied Data Mining for Business and Industry, Wiley, 2009.
2. Metcalfe A. V., Statistics in Management Sciences, Oxford University Press, 2000.
3. Keller G., Warrack B., Statistics for Management and Economics, Abbreviated Edition, Thompson, 2006.
4. Agresti A., An Introduction to Categorical Data Analysis, Wiley, 2007.

Broj časova aktivne nastave

Predavanja: 2 Vežbe: 2

Metode izvođenja nastave: Klasičan način, uz korišćenje table i računara.

Komentari studenata

Studijski program sam upisala iz razloga što su mi se jako svideli predmeti Katedre na osnovnim studijama. Želela sam da naučim da radim u SPSS-u, što se pokazalo izuzetno korisno s obzirom da sva…

Novosti

14/12/2016

Studenti koji žele da odbrane projektni zadatak u januarskom ispitnom roku, moraju poslati gotovu studiju slučaja (pdf i xls fajlove) BAR 48h pre zakazanog termina. Ovo pravilo važi u svakom ispitnom roku.

27/01/2016

Spisak studenata sa svim osvojenim poenima iz predmeta poslovna analitika i optimizacija možete videti ovde.

14/12/2016

Odbrana projektnih zadataka iz predmeta poslovna analitika i optimizacija je zakazana za 15.12.2016. godine u sali C001 u 18h.

27/01/2016

Rezultate ispita iz predmeta poslovna analitika i optimizacija možete videti ovde.

01/12/2014

Literatura za učenje ispita Poslovna analitika možete preuzeti ovde.