U kolegiju se obrađuju osnove statistike organizirane u tri cjeline: 1. deskriptivna statistika i vizualizacija 2. statistička teorija 3. inferencijalna statistika (statistički modeli).
Primjenjeni aspekt kolegija odnosi na provedbu statističkih koncepata u programskom jeziku R. Pri tome je naglasak na osnovnoj base:: sintaksi programskog jezika R, a manje na korištenju specifičnih paketa.
Cilj kolegija je dvojak: 1) utvrđivanje osnovnih statističkih koncepata, 2) osposobljavanje za rad s podatcima i samostalnu provedbu statističke analize. Pri tome je veći naglasak stavljen na praktičnu primjenu statističkih koncepata nego na statističku teoriju. Kolegij ne zahtjeva prethodno poznavanje programskog jezika R no najveću će korist ostvariti studenti koji materijale (ili dio) prate u kroz jezik R. Studentima se preporuča instalacija Git-a i doprinos kolegiju kroz GitHub (primjerice kroz ispravke grešaka ili poboljšanje materijala…). Materijali u ovom repozitoriju su napravljeni po Open Source i Literate Programing principima.
Kolegij će studentima društvenih znanosti omogućiti uključivanje u modernu paradigmu rada sa podatcima i otvoriti perspektivu rada sa Data Science i Big Data tehnologijama. Na taj način kolegij studentima otvara priliku produbljenja akademskih vještina (provedba kvantitativne empirijske analize), povećava mogućnosti zaposlenja (na strani analitike ili pojektnog IT menadzmenta) i doprinosi smanjenju STEM jaza.
Koristiti ćemo tri knjige.
Learning statistics with R (LSR)
od Danielle Navarro.
Ovo je glavna literatura. Pogledajte i dodatne materijale koji prate knjigu. Dostupna je i bookdown verzija.
Osnovne statističke metode za nematematičare
od Boris Petz.
Ovo je također glavna literatura i preporuča se studentima koji ne polože ispit preko kolokvija.
Applied Statistics with R
od David Dalpiaz.
Dodatna literatura za one koji žele znati više. Dostupna je i bookdown verzija.
Za one koji žele znati više postoji nekoliko (novih) izvrsnih udžbenika iz statistike u R:
Introduction to Modern Statistics
od Mine Çetinkaya-Rundel i Johanna Hardin.
Mmoderan i kvalitetan udžbenik iz statistike za jezik R. Dostupan je i u bookdown verziji.
Modern Statistics with R
od Måns Thulin.
Sveobuhvatan udžbenik sa dodatnim i naprednijim temama. Dostupan je i u bookdown verziji.
Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse
od Chester Ismay i Albert Y. Kim.
Iznimno koristan udžbenik sa koji pristupa statistici iz perspektive podatkovnih znanosti. Dostupan je i u bookdown verziji.
U zimskom , ljetnom i jesenskom ispitnom roku studenti imaju završni pismeni ispit iz tema obrađenih na predavanjima i prema priloženoj literaturi. Ispit je položen ako student ostvari 60% od ukupno mogućih bodova: 60-64% = (2); 65-74% = (3); 75-84% = (4); 85% = (5).
Svi studenti tijekom semestra moraju održati jednu prezentaciju prema zadanoj literaturi u .ppt formi. Izlagači moraju pripremiti na kraju prezentacije i nekoliko (2-3) ključnih pitanja za raspravu koju imamo na kraju obrađene teme. Prezentaciju studenti moraju poslati na e-mail najkasnije u petak, tjedan dana prije seminara. Seminari osim prezentacije uključuju: povezivanje teorijskih koncepata s praktičnom primjenom, zajednička empirijska analiza, rasprava o društvenim aspektima statističkih rezultata, aktivno sudjelovanje u raspravi na zadanu temu.