Poslovna statistika

Predmet:
Course title
UČNI NAČRT PREDMETA/COURSE SYLLABUS
Poslovna statistika
Študijski program in stopnja
Study programme and level
Poslovna ekonomija 1
Business Economics 1
Študijska smer
Study field
Poslovna ekonomija
Business Economics
Letnik
Academic year
2.
2nd
Semester
Semester
3.
3rd
obvezni/obligatory
Vrsta predmeta/Course type
Univerzitetna koda predmeta/University course code
Predavanja
Lectures
Seminar
Seminar
30
Sem. vaje
Tutorial
Lab. vaje
Laboratory
work
Teren. vaje
Field work
Samost.
delo
Individ.
work
45
6
Nosilec predmeta/Lecturer:
Jezik/
Languages:
ECTS
Predavanja/Lectures:
slovenski/Slovenian
Vaje/Tutorial:
slovenski/Slovenian
Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje
študijskih obveznosti:
Prerequisites:
Pogoj za vključitev v delo je vpis v
drugi letnik študijskega programa.
Vsebina:
Temeljni statistični pojmi: Definicija
statistike. Populacija. Enota. Vzorec.
Spremenljivka. Parameter. Ocena
parametra. Statistično raziskovanje.
Viri
statističnih
podatkov
za
ekonomska raziskovanja. Razvrščanje
statističnih
podatkov.
Obdelava
podatkov. Statistična vrsta. Tabela.
Grafično prikazovanje.
Relativna števila. Struktura. Indeks.
Statistični
koeficient.
Primeri
relativnih števil v ekonomiji. Primeri
relativnih števil pri poslovanju
podjetja in finančnih institucij.
Grafično prikazovanje.
Frekvenčne
porazdelitve:
Oblikovanje frekvenčne porazdelitve
z enakimi in različnimi širinami
Content (Syllabus outline):
razredov. Kumulativna frekvenčna
porazdelitev. Grafično prikazovanje.
Kvantili. Rang. Kvantilni rang. Vrste
kvantilov. Grafično prikazovanje.
Uporaba kvantilov za poslovno
odločanje. Praktični primeri kvantilov
v bančništvu in financah.
Srednje vrednosti: Mediana. Modus.
Aritmetična sredina. Harmonična
sredina.
Geometrijska
sredina.
Povprečja iz relativnih števil.
Standardizirana povprečja. Uporaba
srednjih vrednosti v poslovni praksi.
Mere variabilnosti, asimetrije in
sploščenosti. Razmiki variabilnosti.
Povprečna
razlika.
Povprečni
absolutni odklon. Varianca in
standardni odklon. Relativne mere
variabilnosti. Mere asimetrije. Mere
sploščenosti.
Uporaba
mer
variabilnosti,
asimetrije
in
sploščenosti za poslovno odločanje.
Normalna porazdelitev: Definicija.
Lege in oblike normalnih krivulj.
Standardizirana
normalna
porazdelitev in njena krivulja.
Uporaba
tablice
standardizirane
porazdelitvene funkcije. Uporaba
normalne porazdelitve za poslovno
odločanje.
Merjenje koncentracije. Grafična
analiza
koncentracije.
Mere
koncentracije.
Analiza odvisnosti in povezanosti:
Pojem odvisnosti in povezanosti.
Razsevni diagram. Merjenje stopnje
odvisnosti in povezanosti. Linearna
odvisnost v ekonomiji.
Analiza časovnih vrst: Pojem časovne
vrste. Razčlenitev časovne vrste na
sestavine. Izvedene časovne vrste.
Grafično prikazovanje časovnih vrst.
Določanje
trenda:
prostoročna
metoda, metoda drsečih sredin in
metoda najmanjših kvadratov za
določanje linearnega trenda. Uporaba
linearnega trenda za napovedovanje v
poslovanju in ekonomiji.
Temeljna literatura in viri/Readings:
Temeljna literatura/Basic literature
Arh, F. (2002). Statistika 1, Obrazci in postopki. Ljubljana: Ekonomska fakulteta, str.
129.
Arh, F. in Pfajfar, L. (2004). Rešene naloge iz Statistike 1, Ljubljana: Ekonomska
fakulteta, str. 178.
Pfajfar, L. in Arh, F. (2004). Statistika 1. Ljubljana: X + str. 252.
Cilji in kompetence:
Učna enota prispeva predvsem k razvoju
naslednjih splošnih in specifičnih kompetenc:
poznavanje in razumevanje procesov v
poslovnem okolju organizacije in
sposobnost za njihovo analizo, sintezo in
predvidevanje rešitev ter njihovih
posledic;
usposobljenost za raziskovanje na
področju poslovnih in upravnih ved ter
razvoj kritične in samokritične presoje;
avtonomnost, (samo)kritičnost, (samo)
reflektivnost,
(samo)evalviranje
in
prizadevanje za kakovost;
zmožnost vzpostavljanja in vzdrževanja
partnerskega odnosa s sodelavci, z
delodajalcem in drugimi uporabniki oz.
skupinami (lokalna skupnost, svetovalne
službe, gospodarstvo ipd.) ter zmožnost
strpnega dialoga;
poznavanje in razumevanje utemeljitve
in zgodovine temeljnih disciplin s
področja poslovnih in upravnih ved, in
sicer s področja ekonomije, podjetništva,
poslovne informatike, človeških virov,
kvantitativnih
metod,
prava
in
poslovodenja;
sposobnost za reševanje konkretnih
delovnih problemov na področju
upravljanja in poslovanja z uporabo
znanstvenih metod in postopkov;
koherentno obvladovanje temeljnega
znanja, pridobljenega pri obveznih
predmetih ter sposobnost povezovanja
znanja z različnih področij in njegova
uporaba v praksi;
sposobnost pridobivanja, selekcije in
evalvacije novih informacij in zmožnost
ustrezne interpretacije na področju
ekonomije,
podjetništva,
poslovne
informatike, zaposlenih, kvantitativnih
metod, prava in poslovodenja;
razumevanje in uporaba metod kritične
Objectives and competences:
analize in razvoja teorij ter njihova
uporaba pri reševanju konkretnih
delovnih problemov;
usvajanje znanja, razvoj veščin in
spretnosti
na
področju
poslovne
statistike:
- sposobnost
analiziranja
statističnih pojavov v podjetjih,
- sposobnost
analiziranja
statističnih pojavov v bankah, na
trgu vrednostnih papirjev in na
splošno v financah,
- sposobnost
napovedovanja
razvoja statističnih pojavov,
- sposobnost
statističnega
analiziranja podatkov za potrebe
poslovnega odločanja,
- predvidevanje vpliva poslovnega
okolja na poslovanje podjetja s
pomočjo statističnih analiz;
komuniciranje s strokovnjaki z različnih
področij gospodarskega in družbenega
življenja; sodelovanje z interesnimi
skupinami
(dobavitelji,
kupci,
konkurenco, politiko …);
razumevanje odnosov med organizacijo
in socialnim okoljem – sistemsko
gledanje in delovanje; ter načrtovanje in
obvladovanje sprememb.
Predvideni študijski rezultati:
Znanje in razumevanje:
Študent/Študentka:
se usposobi za uporabo statističnih
metod pri poslovnih odločitvah;
spozna in razume temeljne statistične
pojme;
se seznani s teoretskimi osnovami
statističnih metod in s praktičnimi
vidiki
statističnega
opazovanja
množičnih pojavov;
se usposobi za vse faze statistične
analize:
definicija
problema,
določitev
aktualnih
statističnih
spremenljivk, pridobivanje podatkov,
urejanje in prikaz podatkov, izračun
najpomembnejših
parametrov,
kritična analiza dobljenih rezultatov
in testiranje statističnih hipotez ter
interpretacija rezultatov;
se
nauči
uporabljati
nekaj
Intended learning outcomes:
najaktualnejših programskih orodij za
statistično obdelavo podatkov.
Metode poučevanja in učenja:
Learning and teaching methods:
predavanja z aktivno udeležbo
študentov
(razlaga,
diskusija,
vprašanja,
primeri,
reševanje
problemov);
vaje, kjer bodo študentje pri
konkretnih statističnih problemih
ponovili, utrdili in dodatno osvetlili
pojme in metode, spoznane na
predavanjih; izvedli bodo tudi vse
faze
reševanja
praktičnega
statističnega problema;
vaje v računalniški učilnici: pri teh
vajah bodo študentje spoznali nekaj
najaktualnejših programskih orodij za
statistično obdelavo podatkov, s
katerimi se bodo naučili izvajati vse
statistične metode, ki so jih srečali na
predavanjih in vajah - te vaje bodo
potekale v manjših skupinah, tako da
bo imel vsak študent na razpolago en
računalnik;
seminarska naloga: obsega konkreten
statistični problem, ki ga morajo
študentje v celoti rešiti z metodami,
spoznanimi na predavanjih in vajah.
Načini ocenjevanja:
Način (pisni izpit, ustno spraševanje,
naloge, projekt):
izpit
priprava
in
predstavitev
seminarske naloge
Delež (v %)
Weight (v %)
90
10
Assessment: