| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Primeri statističnih vaj v biodiverziteti
Avtorji:ID Bračko, Špela (Avtor)
ID Janžekovič, Franc (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf UN_Bracko_Spela_2015.pdf (1,11 MB)
MD5: 7CBB1F9A951ECEC70B3A153CB798E8C1
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
Opis:Tema diplomske naloge je izdelava uporabnih vaj za dijake in študente iz biotske raznovrstnosti oz. biodiverzitete. Biotska raznovrstnost se nanaša na vrste, njihove genetske lastnosti in ekosisteme. Poenostavljeno gledano gre za število različnih vrst organizmov, ki živijo v določenem prostoru in pestrost ekosistemov nekega območja. Vse skupaj povezuje statistično ozadje. Statistične metode temeljijo na teoriji verjetnosti. Osnovni koncepti so populacija, vzorci, vzorčenje in verjetnost domnev. Izhodišče za statistično delo je zbiranje podatkov, bodisi s pomočjo anketiranja bodisi s pomočjo sistematskega opazovanja, temu pa sledi povzemanje s pomočjo opisne statistike. Prav tako se v vajah pojavi sklepna statistika, ki razvija metode statističnega sklepanja. Podatke za obdelavo populacij in vzorcev, sem pridobila iz knjig, interneta, strokovnih člankov … Glavni namen vaj je prikaz priprave podatkov, obdelava podatkov in predstavljanje rezultatov. V nalogi se prepletajo matematične vsebine, in sicer kombinatorika, verjetnost, verjetnostni račun, opisna ter sklepna statistika … z vsebinami iz biotske raznovrstnosti. Pri nekaterih vajah sem vključila tudi računalniška znanja.
Ključne besede:biodiverziteta, statistika, populacija, vzorec, verjetnost
Kraj izida:Maribor
Založnik:[Š. Bračko]
Leto izida:2015
PID:20.500.12556/DKUM-54849 Novo okno
UDK:574.1 (043.2):331
COBISS.SI-ID:21632776 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:8NMJCYUQ
Datum objave v DKUM:16.10.2015
Število ogledov:1816
Število prenosov:273
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:FNM
:
BRAČKO, Špela, 2015, Primeri statističnih vaj v biodiverziteti [na spletu]. Diplomsko delo. Maribor : Š. Bračko. [Dostopano 4 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=54849
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:The statistical exercises in biodiversity
Opis:The theme of the diploma thesis was to write some useful exercises for students of biodiversity. Biodiversity refers to the species, their genetic characteristics and ecosystems. In simple terms a number of different kinds of organisms living in a particular area and the diversity of ecosystems of a region. All together it is linked to the statistical background. Statistical methods are based on probability theory. Basic concepts are the population, samples, sampling and probability assumptions. The starting point for statistical work is the collection of data, either through survey or through systematic observation, followed by summarizing using descriptive statistics. Also, the exercises appear inferential statistics, developing methods of statistical inference. The data processing of the population sample, I have gained from books, the internet, professional articles ... The main purpose of the exercises is to display data preparation, data processing and presentation of results. The project combines mathematics content, namely combinatorics, probability, probability calculus, descriptive and inferential statistics ... to content of biodiversity. For some exercises, I also included computer skills.
Ključne besede:biodiversity, statistic, population, sample, probability


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici