Стицање општих и специфичних знања из математичке статистике.

По завршетку курса, студент има основна знања из математичке статистике. Оспособљен је да примењује статистичке тестове и методе симулације за проучавање реалних појава, као и да користи статистички софтвер R.

Основни концепти вероватноће. Случајне величине, њихове расподеле и нумеричке карактеристике. Закон великих бројева. Централна гранична теорема. Статистички модел и задатак математичке статистике. Графичко представљање података. Статистике поретка и варијациони низ. Емпиријска функција расподеле. Узорачка средина и узорачка дисперзија и њихове нумеричке карактеристике. Оцењивање параметара расподела и особине оцена. Интервалне оцене у нормалном и биномном моделу. Тестирање статистичких хипотеза. Тестирање хипотеза о параметрима нормалне расподеле. Пирсонов хи-квадрат тест сагласности са расподелом. Пирсонов хиќвадрат тест неѕависности два обележја.

Увежбавање метода и техника статистичке анализе података. Решавање практичних задатака.

Нема предуслова.

Укупан фонд часова: 90

Ново градиво: 30
Разрада и примери (рекапитулација): 0

Аудиторне вежбе: 45
Лабораторијске вежбе: 0
Рачунски задаци: 0
Семинарски рад: 0
Пројекат: 0
Консултације: 0
Дискусија/радионица: 0
Студијски истраживачки рад: 0

Преглед и оцена рачунских задатака: 5
Преглед и оцена лабораторијских извештаја: 0
Преглед и оцена семинарских радова: 0
Преглед и оцена пројекта: 0
Колоквијум са оцењивањем: 0
Тест са оцењивањем: 5
Завршни испит: 5

Активност у току предавања: 10
Тест/колоквијум: 10
Лабораторијска вежбања: 0
Рачунски задаци: 0
Семинарски рад: 10
Пројекат: 0
Завршни испит: 70
Услов за излазак на испит (потребан број поена): 0

Б, Милошевић, Основи статистике. Математички факултет, Београд, 2021; R.J. Larsen, M.L. Marx, An Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications, Pearson Education, N. Jersey, 2006.; М.Меркле, Вероватноћа и статистика, Академска мисао, Београд, 2010.; В. Јевремовић, Вероватноћа и статистика, Математички факултет, Београд, 2009.