Sadržaj se učitava...
mdi-home Početna mdi-account-multiple Djelatnici mdi-script Studiji mdi-layers Zavodi mdi-calendar-clock Raspored sati GRAD Nastava search apps mdi-login
VJEROJATNOST I STATISTIKA
PROBABILITY AND STATISTICS
2025/2026
4 ECTSa
Građevinarstvo (prijediplomski)
Zavod za matematiku
3. semestar
Osnovne informacijemdi-information-variant Izvođači nastavemdi-account-group Nastavni plan i programmdi-clipboard-text-outline Model praćenjamdi-human-male-board Ispitni rokovimdi-clipboard-check-outline Rasporedmdi-calendar-clock Konzultacijemdi-account-voice
Izvođenje kolegija na studijima
Studij Modul Semestar Obavezan
Građevinarstvo (prijediplomski) 3 obavezan
Cilj kolegija
stjecanje osnovnih teorijskih znanja o deskriptivnoj i inferencijalnoj statistici te teoriji vjerojatnosti, stjecanje osnovne statističke kulture.
Moguć upis u sklopu horizontalne mobilnosti
Jezici izvođenja
Hrvatski
Preduvjeti
Kolegij nema definirane preduvjete
Norma kolegija
Auditorne vježbe
24 sati
Predavanja
30 sati
Vježbe u praktikumu (na računalima)
6 sati
Nastavnik Uloga na kolegiju Oblik nastave Tjedana Sati Grupa
Škreb Kristina Ana Nositelj Predavanja
Vježbe u praktikumu (na računalima)
Auditorne vježbe
15
3
12
2
2
2
1
2
2
Adžaga Nikola Nositelj Predavanja
Auditorne vježbe
Vježbe u praktikumu (na računalima)
15
12
3
2
2
2
1
4
4
Filipin Alan Nositelj
Andrašek Alen Suradnik Auditorne vježbe
Vježbe u praktikumu (na računalima)
12
3
2
2
1
1
Bednjač Miran Suradnik Vježbe u praktikumu (na računalima)
Auditorne vježbe
3
12
2
2
1
1
Sadržaj predavanja
    1. Pojam događaja. Definicije vjerojatnosti.
    2. Uvjetna vjerojatnost. Nezavisni događaji.
    3. Diskretne slučajne varijable. Funkcija vjerojatnosti. Funkcija distribucije vjerojatnosti.
    4. Očekivanje, varijanca i standardna devijacija diskretne slučajne varijable.
    5. Primjeri diskretnih slučajnih varijabli.
    6. Neprekidne slučajne varijable. Funkcija gustoće vjerojatnosti i funkcija distribucije neprekidne slučajne varijable.
    7. Očekivanje, varijanca i standardna devijacija neprekidne slučajne varijable.
    8. Uniformna, normalna, eksponencijalna slučajna varijabla.
    9. Funkcija slučajnih varijabli, slučajni vektor i korelacija.
    10. KOLOKVIJ
    11. Deskriptivna statistika. Organizacija, prikazivanje i interpretacija podataka.
    12. Deskriptivna statistika. Mjere centralne tendencije i disperzije.
    13. Populacija i uzorak. Intervali povjerenja. Intervalna procjena očekivanja normalne raspodjele.
    14. Pojam statističkog testa. Testovi hipoteza o očekivanju normalne raspodjele i t-test za dva uzorka.
    15. Testovi hipoteza o vjerojatnosti. Linearna regresija.
Sadržaj seminara/vježbi
    1. Auditorne vježbe
    Kombinatorika
    2. Auditorne vježbe
    Pojam događaja. Definicije vjerojatnosti.
    3. Auditorne vježbe
    Uvjetna vjerojatnost. Nezavisni događaji.
    4. Auditorne vježbe
    Diskretne slučajne varijable. Funkcija vjerojatnosti. Funkcija distribucije vjerojatnosti.
    5. Auditorne vježbe
    Očekivanje, varijanca i standardna devijacija diskretne slučajne varijable.
    6. Auditorne vježbe
    Primjeri diskretnih slučajnih varijabli.
    7. Auditorne vježbe
    Neprekidne slučajne varijable. Funkcija gustoće vjerojatnosti i funkcija distribucije neprekidne slučajne varijable.
    8. Auditorne vježbe
    Očekivanje, varijanca i standardna devijacija neprekidne slučajne varijable.
    9. Auditorne vježbe
    Uniformna, normalna, eksponencijalna slučajna varijabla.
    10. Auditorne vježbe
    Funkcija slučajnih varijabli, slučajni vektor i korelacija.
    11. Auditorne vježbe
    Deskriptivna statistika. Organizacija, prikazivanje i interpretacija podataka.
    12. Auditorne vježbe
    Deskriptivna statistika. Mjere centralne tendencije i disperzije.
    13. Vježbe na računalima
    Populacija i uzorak. Intervali povjerenja. Intervalna procjena očekivanja normalne raspodjele.
    14. Vježbe na računalima
    Pojam statističkog testa. Testovi hipoteza o očekivanju normalne raspodjela.
    15. Vježbe na računalima
    Testovi hipoteza o vjerojatnosti. Linearna regresija.
Ishodi učenja kolegija
  • sposobnost razumijevanja i interpretiranja deskriptivno-statističkih podataka,
  • sposobnost prezentacije deskriptivno-statističkih podataka,
  • razumijevanje pojma slučajne veličine,
  • poznavanje osnovnih značajki i područja primjenjivosti najčešćih vjerojatnosnih raspodjela,
  • razumijevanje odnosa statističkih veličina u populaciji i uzorku,
  • poznavanje i sposobnost primjene elementarnih metoda i tehnika inferencijalne statistike – intervalne procjene, testovi.
Ishodi učenja programa
  • prepoznati i opisati inženjerske probleme,
  • prepoznati interakciju između projektiranja, građenja, marketinga, zahtjeva korisnika i uklanjanja građevine,
  • razumjeti utjecaje građevinarstva na društvo i okolinu,
  • primjenjivati znanja iz matematike, znanosti i tehnologije u građevinarstvu,
  • pripremati i provoditi eksperimente te analizirati i interpretirati rezultate,
  • koristiti se uobičajenim računarskim alatima za provedbu proračuna i simulacija,
  • projektirati konstrukcije na osnovnoj razini,
  • dimenzionirati manje građevinske konstrukcije na statička opterećenja,
  • kritički ocjenjivati argumente, pretpostavke, koncepte i podatke pri donošenju odluka te rješavati inženjerske probleme na kreativan način,
  • sudjelovati kao suradnik u planiranju, projektiranju, izvođenju, nadziranju i održavanju većih građevinskih zahvata,
  • voditi manje građevinske zahvate,
  • razmjenjivati informacije, ideje, probleme i rješenja sa stručnim i laičkim osobama,
  • surađivati u stručnim skupinama i prilagođavati se zahtjevima radne okoline,
  • koristiti se uobičajenim računarskim alatima za izradu dokumenata, prezentacija i internet-stranica,
  • primijeniti stečena znanja i navike u daljnjem stručnom i akademskom obrazovanju,
  • prilagođavati se promjenama u tehnologiji i metodama rada u sklopu cjeloživotnog obrazovanja,
  • pokazati moralni i etički stav u rješavanju inženjerskih problema.
Osnovna literatura
  • Pauše, Ž. Uvod u matematičku statistiku, Školska knjiga, Zagreb, 1993.
  • Sarapa, N. Teorija vjerojatnosti, Školska knjiga, Zagreb, 1992.
  • Ilijašević, M. i Pauše, Ž. Riješeni primjeri zadaci iz vjerojatnosti i statistike, Zagreb, 1990.
  • Adžaga, N., Martinčić Špoljarić, A. i Sandrić, N. Vjerojatnost i statistika https://www.grad.unizg.hr/_download/repository/VIS.pdf
  • Pauše, Ž. Vjerojatnost, Školska knjiga, Zagreb, 1988.
Dopunska literatura
Slični kolegiji
U kalendaru ispod se nalaze konzultacije predmetnih nastavnika, no za detalje o konzultacijama možete provjeriti na profilu pojedinog predmetnog nastavnika.
2025 © Fakultet organizacije i informatike, Centar za razvoj programskih proizvoda