IZLETI V MATEMATIČNO VESOLJE Ali so fantje bolj nadarjeni za matematiko kot dekleta? Arjana Brezigar Masten UP FAMNIT in UMAR 1
|
|
- Danijel Hribernik
- pred 5 leti
- Pregledov:
Transkripcija
1 IZLETI V MATEMATIČNO VESOLJE Ali so fantje bolj nadarjeni za matematiko kot dekleta? Arjana Brezigar Masten UP FAMNIT in UMAR 1
2 Culture, Gender, and Math L.Guiso, F.Monte, P. Sapienza, L.Zingales Science 2008 Razlike v matematičnih dosežkih med spoloma: obstoj, velikost in izvor. Dve razlagi: Biološka razlaga: moški se odrežejo bolje pri prostorskih nalogah, ženske pa pri verbalnih zelo majhne in posledično tudi povezava z matematično uspešnostjo neizrazita (1). Socialno okolje naj bi imelo velik vpliv (2). razlike 2
3 Culture, Gender, and Math (2) Test: analiza razlik v matematiki in branju med spoloma med različnimi državami velike kulturne razlike PISA rezultati (2003) za 15-letne študente iz 40. držav teste je pripravila OECD (ni kulturne pristranosti) Povprečni rezultati deklet v matematiki so nižji za 10.5 (2 % nižji od povprečja fantov). Povprečni rezultati deklet v branju so višji za 32.7 (6.6% višji od povprečja fantov). V državah, kjer je razlika med spoloma v branju največja, je razlika v matematiki najmanjša. 3
4 Test score differences between girls and boys GGI index Culture, Gender, and Math (3) Gender gap, math Gender gap, reading TUR KOR ITA USA PRT FRA POL NOR SWE ISL Women s emancipation (GGI) 0.5 ath and reading gender gaps. In more gender-equal cultures, the math gender gap 4 disppears and the reading gender gap becomes larger. (Top) Gender gaps in mathematics yellow) and reading (gray) are calculated as the difference between the average girls score
5 Culture, Gender, and Math (4) Vpliv kulturnih razlik med spoloma kontroliran s štirimi merami: GGI (World Economic Forum s Gender Gap Index) odraža ekonomske in politične možnosti, izobrazbo in splošen status žensk. WVS (World Values Survey): indeks vloge žensk v družbi. Delež žensk v ponudbi delovne sile. PEI (Political empowerment index) meri udeležbo žensk na političnih funkcijah. Vse štiri mere so močno korelirane. 5
6 Culture, Gender, and Math (5) Differences in Test Scores Correlated with Indicators of Gender Equality LHS: Gender difference in math LHS: Gender difference in reading Women s emancipation (GGI) Avg. WVS indicators Female economic activity rate Women s political empowerment Log GDP per capita, 2003 Constant Observations (no.) R ± 83.56± 26.92** 30.43** 13.21± 16.39± ± 0.34± 0.14** 0.15* 29.10± 24.35± 10.05** 10.86* -6.56± 1.09± -3.12± -4.95± -2.23± 0.52± -0.56± -1.06± 2.40** ± ± -2.75± 32.43± -3.02± ± 21.49± 39.03± *
7 Culture, Gender, and Math (6) Pozitivna povezanost med kulturnimi razlikami in ralikami v matematiki. Statistični model ocenjuje, da v kolikor bi v Turčiji imeli takšno enakost med spoloma kot na Švedskem (sprememba GGI iz 0.59 na 0.81), bi se povprečni relativni matematični dosežki deklet glede na fante povečali za 23 točk, kar bi dejansko izničilo razliko med spoloma. V državah z večjo enakostjo med spoloma (Švedska in Norveška) razlika v matematiki med spoloma izgine. Podobni rezultati tudi za druge mere kulturnih razlik med spoloma. 7
8 Culture, Gender, and Math (7) Ali zmanjšanje razlik v matematiki med spoloma pomeni izboljšanje dosežkov deklet na vseh področjih ali samo na matematičnem področju? Korelacija med bralnimi sposobnostmi in kulturnimi razlikami: V državah z večjo enakostjo med spoloma je razlika v branju med spoloma večja. V kolikor bi bil GGI v Turčiji na ravni Švedske, bi se razlike v branju med dekleti in fanti v povprečju povečala za 18 točk. 8
9 Culture, Gender, and Math (9) Razlika v matematičnih dosežkih med spoloma se s povečevanjem enakosti med spoloma zmanjšuje. Podobne ne drži za povezavo med dosežki fantov v matematiki in branju. Fantje so vedno boljši v matematiki kot v branju in kljub variranju rezultatov med državami, enakost med spoloma na to ne vpliva. V državah z višjim GGI razlika med spoloma izginja, dekleta postajajo boljša tako v matematiki kot branju. 9
10 Ekonometrija, rudarjenje podatkov, ali 10
11 Ekonometrija Ekonometrija je veda o uporabi ekonomskih teorij in statističnih metod za analizo ekonomskih podatkov. Ekonomska teorija predlaga določene povezave, ki se aplicirajo na ekonomsko politiko, vendar pa skoraj nikoli ne podaja količinskega ovrednotenja vzročnega učinka. Statistika je veda o zbiranju, analiziranju, interpretaciji, analizi in organizaciji podatkov. Ločimo dve metodi statistične analize: deskriptivno, ki opisuje podatke s pomočjo različnih mer ter metode, ki temeljijo na teoriji verjetnosti, ki povzema sklepe na osnovi slučajnosti podatkov. 11
12 Ekonomska vprašanja in podatki Ali večja trošarina za cigarete zmanjšuje kajenje? Ali zmanjšanje števila učencov na učitelja izboljša učni uspeh? vzročnost Kakšna bo rast BDP v prihodnjem letu? Kakšna je verjetnost, da bo šlo podjetje v stečaj? napovedovanje 12
13 Podatki VIR Eksperimentalni podatki Visoki stroški, vprašanje etičnosti, redki Opazovani podatki Telefonske ankete, razne administrativne baze, TIP Presečni podatki Časovne serije Panelni podatki 13
14 Ocenjevanje vzročnosti Naključen kontroliran eksperiment (randomized controlled experiment) Kontrolna skupina (control group) obravnavana skupina (treatment group) Učinek vzročnosti (causal effect): je učinek na rezultat določene obravnave merjen v naključnem kontroliranem eksperimentu. Obravnava (treatment) je edini sistematičen razlog za razlike med kontrolno in obravnavano skupino. Težka izvedljivost. 14
15 Ali so večji in boljši paradižniki dejansko posledica novega gnojila? 15
16 Ali manjše število učencev na učitelja vodi v boljši učni uspeh? Naravni eksperiment zelo težko izvedljiv. Pomagamo si z linearno regresijo. Z linearno regresijo ocenjujemo in statistično sklepamo o populacijskem naklonu koeficientov. Končni cilj je oceniti vzročni učinek spremembe ene enote X na Y. Razmišljajmo o problemu kot o prilagajanju premice podatkom za 2 spremenljivki, Y in X: Kako naj potegnemo premico skozi podatke, da ocenimo naklon? (odgovor: metoda najmanjših kvadratov). 16
17 Katere podatke potrebujemo? Imamo podatke za vsa kalifornijska šolska okrožja (n = 420). Spremenljivke: 1. Standardizirani testni rezultati petošolcev, povprečje posameznega okrožja. 2. Število učencev na učitelja (STR) = št. učencev v posameznem okožju deljeno s št. polno-zaposlenih učiteljev. 3. Še kaj? 17
18 Linearna regresija: zapis in terminologija Kakšen je učinek zmanšanja št. učencev na učitelja (STR) za 2 učenca na testne rezultate (TR)? Populacijski regresijski model: Testni rezultat = β 0 + β 1 STR β 1 = naklon populacijskega regresijskega modela = Δtestnega rezultata / ΔSTR = sprememba v TR glede na enoto spremembe STR Zanima nas populacijska vrednost β 1. Vrednosti β 1 ne poznamo, zato jo moramo oceniti. 18
19 Zapis regresijskega modela X je pojasnjevalna spremenljivka Y je odvisna spremenljivka β 0 = regresijska konstanta β 1 = regresijski koeficient Y i = β 0 + β 1 X i + u i, i = 1,, n u i = regresijska napaka (naključna=slučajna=stohastična spremenljivka) Regresijska napaka vsebuje vse tiste spremenljivke, ki vplivajo na Y in niso vključene v X-izpuščeni dejavniki: pomankljiva ali nederočena ekonomska teorija ni podatkov (splošno počutje posameznika) napake pri merjenju 19
20 Opazovane enote za Y in X; populacijska regresijska funkcija in regresijska napaka 20
21 Metoda najmanjših kvadratov Kako iz podatkov ocenimo β 0 in β 1? Cenilka neznanih parametrov β 0 in β 1,ki minimizira napako: n min [ Y ( b + b X )] b0, b1 i 0 1 i i= 1 MNKV minimizira povprečen kvadrat razlike med dejanskimi vrednostmi Y i in vrednostmi, ki so ocenjene na osnovi regresijske premice. 2 21
22 Aplikacija na kalifornijske podatke Ocenjen naklon = = 2.28 Ocenjena konstanta = Ocenjena regresijska premica: Testni rezultat= *STR 22
23 Interpretacija regresijskih koeficientov Testni rezultat= *STR Okrožja z enim študentom več na učitelja imajo v povprečju testni rezultat za 2.28 točk nižji. Konstanta (dobesedno) pomeni, da glede na ocenjeno premico bi imela okrožja z 0 študenti (napovedan) testni rezultat Interpretacija konstante v tem primeru nima nobenega ekonomskega smisla. 23
24 Ocenjena vrednost & napaka Y Za eno izmed okrožij (Antelope, CA) velja: STR = in Testni rezultat = ocenjena vrednost Y = *19.33 = napaka= =
25 Vzročnost in regresijska analiza Kaj želimo oceniti? Vzročnost zmanjšanja števila učencev na učitelja na testne rezultate učencev. Učinek, ki je merjen z idealnim slučajnim kontroliranim eksperimentom. 25
26 Idealen slučajen kontroliran eksperiment (1) Idealen: subjekti sledijo obravnavanemu protokolu ni nobenih napak poročanja, zapisa,... Slučajen-naključen: objekti so naključno določeni obravnavani ali kontrolni skupini. Kontroliran: obstoj kontrolne skupine omogoča merjenje učinka razlike, ki je posledica obravnave. Eksperiment: obravnava je določena, je del eksperimenta: subjekti nimajo izbire, ni obratne vzročnosti pri kateri subjekti izberejo obravnavo za katero menijo, da je zanje boljša. 26
27 Idealen slučajen eksperiment (2) Zamislimo si idealen slučajen kontroliran eksperiment za merjenje učinka zmanjšanja STR na Testni rezultat V čem se opazovani podatki razlikujejo od idealnega? Obravnava ni naključna V kolikor obstaja še kakšen dejavnik, ki vpliva na testni rezultat in je povezan s STR (delež priseljencev, delež subvencionirane šolske prehrane, ), pomeni, da se kontrolna in obravnavana skupina razlikujeta zaradi sistematičnega razloga. 27
28 Idealen slučajen eksperiment (3) naključnost + kontrolna skupina pomeni, da je kakršnakoli razlika med obravnavano in kontrolno skupino slučajna ni sistematično povezana z obravnavo. Razliko v deležu priseljencev (DP) ali v deležu subvencionirane šolske prehrane (DSŠP) med kontrolno in obravnavano skupino lahko izničimo z analizo učinka STR na testni rezultat med okrožji z enakimi DP ali DSŠP. To je eden izmed načinov kontrole za učinek DP ali DSŠP pri ocenjevanju vpliva STR. Lahko pa ti dve spremenljivki preprosto vključimo v regresijski model. 28
29 Kako bi prej opisan primer testirali za Slovenijo? Vse srednje šole v Sloveniji Spremenljivke: 1. Rezultati na maturi 2. Število učiteljev na učenca 3. Kaj še vpliva na testne rezultate mature in je korelirano s številom učenca na učitelja? 29
30 Ne pozabimo na statistično sklepanje! 30
31 Uporaba ekonometrije Makroekonomija Kakšna bo gospodarska rast prihodnje leto? Ali dvig minimalne plače vpliva na zaposlenost? Ali bo dokapitalizacija bank vplivala na večjo rast kreditov? Finance Ali se bo cena delnice X povečala? Kakšna je verjetnost, da bo podjetje odplačalo dani kredit? Kakšen vpliv ima sprememba deviznega tečaja na prodajo podjetja X? Zdravstvo Ali kajenje povzroča raka? Ali ima določen poseg pozitiven vpliv na potek bolezni? Razno Ali je boljša gospodarsko rast zasluga finančnega ministra X? Ali kvaliteta šole vpliva na boljše dosežke učencev? 31
32 Rudarjenje podatkov (Data mining) 32
33 Literatura 1. E.S. Spelke, Am. Psychol.60, 950 (2005) 2. D.Halpem, J.Wai, A.Saw, in Gender Differences in Mathematics, A.M. Gallagher, and J.C. Kaufman, Eds., Cambridge University Press, NW, pp (2005) 3. J.H. Stock and M.W. Watson: Introduction to Econometrics, Addison-Wesley, L.Guiso, F.Monte, P. Sapienza, L.Zingales, Culture, Gender, and Math, Science, vol. 320 no pp (2008) 33
34 Zanimivo branje Freakonomics, S.D.Levitt in S.J.Dubner Econometrics for Dummies, R. Pedace 34
35 HVALA ZA POZORNOST! 35
3. Preizkušanje domnev
3. Preizkušanje domnev doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 3.1 Izračunavanje intervala zaupanja za vrednosti regresijskih koeficientov Motivacija
Prikaži večIme in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULEA ZA MAEMAIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6 julij 2018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven rezultat
Prikaži večNAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo to
NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo torej s pari podatkov (x i,y i ), kjer so x i vrednosti
Prikaži več2. Model multiple regresije
2. Model multiple regresije doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 2.1 Populacijski regresijski model in regresijski model vzorčnih podatkov
Prikaži večGeometrija v nacionalnih preverjanjih znanja
Geometrija v nacionalnih preverjanjih znanja Aleš Kotnik, OŠ Rada Robiča Limbuš Boštjan Repovž, OŠ Krmelj Struktura NPZ za 6. razred Struktura NPZ za 9. razred Taksonomska stopnja (raven) po Gagneju I
Prikaži večLaTeX slides
Linearni in nelinearni modeli Milena Kovač 22. december 2006 Biometrija 2006/2007 1 Linearni, pogojno linearni in nelinearni modeli Kriteriji za razdelitev: prvi parcialni odvodi po parametrih Linearni
Prikaži večuntitled
2. poglavje: Povprečni dosežki po področjih matematike PODPOGLAVJA 2.1 Kakšne so razlike v dosežkih po posameznih področjih matematike? 2.2 Razlike med učenci in učenkami v dosežkih po področjih matematike
Prikaži več2
LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ČETRTLETNO STATISTIČNO RAZISKOVANJE O ELEKTRONSKIH KOMUNIKACIJSKIH STORITVAH (KO-TEL/ČL) IN LETNO STATISTIČNO RAZISKOVANJE O ELEKTRONSKIH KOMUNIKACIJSKIH STORITVAH
Prikaži več3 Matematični dosežki v vsebinskih in kognitivnih področjih Kot je opisano v izhodiščih raziskave TIMSS 2007, smo s preizkusi znanja preverjali znanje
3 Matematični dosežki v vsebinskih in kognitivnih področjih Kot je opisano v izhodiščih raziskave, smo s preizkusi znanja preverjali znanje različnih matematičnih vsebin na več kognitivnih področjih. Naloge
Prikaži večUniverza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA
Enopredmetna matematika IN STATISTIKE Maribor, 31. 01. 2012 1. Na voljo imamo kovanca tipa K 1 in K 2, katerih verjetnost, da pade grb, je p 1 in p 2. (a) Istočasno vržemo oba kovanca. Verjetnost, da je
Prikaži večOsnove statistike v fizični geografiji 2
Osnove statistike v geografiji - Metodologija geografskega raziskovanja - dr. Gregor Kovačič, doc. Bivariantna analiza Lastnosti so med sabo odvisne (vzročnoposledično povezane), kadar ena lastnost (spremenljivka
Prikaži večMicrosoft Word - SI_vaja5.doc
Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 5 Naloge 1. del: t test za
Prikaži večMicrosoft Word - vprasalnik_AZU2007.doc
REPUBLIKA SLOVENIJA Anketa o zadovoljstvu uporabnikov statističnih podatkov in informacij Statističnega urada RS 1. Kako pogosto ste v zadnjem letu uporabljali statistične podatke in informacije SURS-a?
Prikaži večtimsszakupmF_krajse.pptx
Poučevanje MATEMATIKE za vrhunsko znanje slovenskih otrok Barbara Japelj Pavešić Pedagoški inštitut, Ljubjana Trendi TIMSS 1995-: mat. narašča manj kot nar. 2 550 Naravoslovje 8 525 500 475 450 425 Matematika,
Prikaži večŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA
ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA Navdih Poizvedovanje po BD podatkovnih virih, ki imajo časovno dimenzijo in so dostopni. Večji promet pomeni večje število dobrin in močnejšo
Prikaži večPREVENTIVA in PRESEJANJE - Mateja Bulc
PREVENTIVA in PRESEJANJE v RADM MATEJA BULC Vrste preventive Priložnost ali breme? Benefits Mortality 2018 Men die younger, but life expectancy is rising quicker men: death at 74 (average) +10 y in 30
Prikaži večMicrosoft Word - Visoko_citirane_3.doc
Visoko citirane objave (1%) v obdobju 23-213 glede na predhodno obdobje Visoko citirane objave so znanstvene objave, ki se po številu citatov uvrščajo v zgornji odstotek najbolj citiranih objav. Gibanje
Prikaži večSezana_porocilo okt2013
Občani Sežane o aktualnih vprašanjih telefonska raziskava Izvajalec: Ninamedia d.o.o. Ljubljana, oktober 2013 1. POVZETEK Zaposlitvene možnosti so trenutno največji problem, ki ga zaznavajo anketiranci.
Prikaži večBrownova kovariancna razdalja
Brownova kovariančna razdalja Nace Čebulj Fakulteta za matematiko in fiziko 8. januar 2015 Nova mera odvisnosti Motivacija in definicija S primerno izbiro funkcije uteži w(t, s) lahko definiramo mero odvisnosti
Prikaži večTermin in lokacija izvedbe Naslov delavnice Ciljna skupina Cilji in/ali kratek opis Izvajalec Kontaktni e-naslov 6. oktober 2018 Gimnazija Franceta Pr
Termin in lokacija izvedbe Naslov delavnice Ciljna skupina Cilji in/ali kratek opis Izvajalec Kontaktni e-naslov 6. oktober 2018 Gimnazija Franceta Prešerna, Kranj (ponovitev izvedbe 23. oktobra na OE
Prikaži večMicrosoft Word - Objave citati RIF in patentne prijave za MP.doc
Primerjalna analiza gibanja števila objav, citatov, relativnega faktorja vpliva in patentnih prijav pri Evropskem patentnem uradu I. Uvod Število objav in citatov ter relativni faktor vpliva so najbolj
Prikaži večv sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka:
v sodelovanju z S.BON AJPES za podjetje: Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: 1234567000 ID za DDV / davčna številka: SI12345678 BONITETNA OCENA PO PRAVILIH BASEL II BONITETNA OCENA PODJETJA NA DAN
Prikaži večMODEL PRIMERNOSTI OBMOČIJ ZA POVEZOVANJE
MODEL PRIMERNOSTI OBMOČIJ ZA POVEZOVANJE doc. dr. Špela Pezdevšek Malovrh prof. dr. Lidija Zadnik Stirn prof. dr. Janez Krč VSEBINA Raziskovalni problem UVOD GOSPODARJENJE V ZASEBNIH GOZDOVIH Ni optimalno
Prikaži večpredstavitev fakultete za matematiko 2017 A
ZAKAJ ŠTUDIJ MATEMATIKE? Ker vam je všeč in vam gre dobro od rok! lepa, eksaktna veda, ki ne zastara matematičnoanalitično sklepanje je uporabno povsod matematiki so zaposljivi ZAKAJ V LJUBLJANI? najdaljša
Prikaži večIme in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31 avgust 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven
Prikaži večIdentifikacija TIMSS 2011 Vprašalnik za učiteljice in učitelje Matematika 8. razred Pedagoški inštitut Center za uporabno epistemologijo Gerbičeva 62
Identifikacija TIMSS 2011 Vprašalnik za učiteljice in učitelje Matematika 8. razred Pedagoški inštitut Center za uporabno epistemologijo Gerbičeva 62 1000 Ljubljana IEA, 2011 Vprašalnik za učiteljice in
Prikaži več(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc)
3.4 Merilna negotovost Merilna negotovost je parameter, ki pripada merilnem rezltat. Označje razpršenost vrednosti, ki jih je mogoče z določeno verjetnostjo pripisati merjeni veličini. Navaja kakovost
Prikaži večPOTEK POUKA TUJIH JEZIKOV - dolžnost učencev je, da redno in točno obiskujejo pouk, - pri pouku sodelujejo, pišejo zapiske - k pouku redno prinašajo u
POTEK POUKA TUJIH JEZIKOV - dolžnost učencev je, da redno in točno obiskujejo pouk, - pri pouku sodelujejo, pišejo zapiske - k pouku redno prinašajo učbenik in delovni zvezek, ki sta obvezna učna pripomočka
Prikaži večMicrosoft Word - Analiza rezultatov NPZ matematika 2018.docx
Analiza dosežkov pri predmetu matematika za NPZ 28 6. razred NPZ matematika 28 Dosežek šole Povprečno število točk v % Državno povprečje Povprečno število točk v % Odstopanje v % 49,55 52,52 2,97 Povprečni
Prikaži večMicrosoft Word - RAZISKAVA_II._del.doc
DEJAVNIKI VARNOSTI CESTNEGA PROMETA V SLOVENIJI Raziskava II. del Inštitut za kriminologijo pri Pravni fakulteti v Ljubljani Ljubljana, avgusta 2010 Vodja raziskave: dr. Dragan Petrovec Izvajalci in avtorji:
Prikaži večVerjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC
Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC VERJETNOST osnovni pojmi Poskus: dejanje pri katerem je izid negotov met
Prikaži večBrexit_Delakorda_UMAR
MAKROEKONOMSKI IZGLEDI ZA EU IN SLOVENIJO KAKŠNA JE / BO VLOGA BREXITA? Aleš Delakorda, UMAR C F A S l o v e n i j a, 1 7. 1 0. 2 0 1 6 M A K R O E K O N O M S K I P O L O Ž A J I N I Z G L E D I Z A E
Prikaži večMicrosoft Word - SI_vaja1.doc
Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 1 Naloge 1. del: Opisna statistika
Prikaži več(Microsoft Word - 39_Vklju\350enost odraslihv formalno izobra\236evanje)
Andragoški center Slovenije 39. Statistični podatki: Vključenost odraslih v formalno izobraževanje Opomba: Informacijo o vključenosti odraslih v formalno izobraževanje (glej informacijo številka 38) nadgrajujemo
Prikaži večBILTEN JUNIJ 2019
BILTEN JUNIJ 2019 Izdajatelj: BANKA SLOVENIJE Slovenska 35, 1000 Ljubljana Slovenija tel.: +386 (1) 4719000 fax.: +386 (1) 2515516 E-mail: bilten@bsi.si http://www.bsi.si/ SWIFT: BSLJ SI 2X Razmnoževanje
Prikaži večUČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Ekonometrija 1 Course title: Econometrics 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univ
UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Ekonometrija 1 Course title: Econometrics 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Finančna matematika First
Prikaži več3
3.5 Radiologija Stopnja izobrazbe: Strokovni naslov: visoka strokovna izobrazba diplomirana inženirka radiologije, okrajšava dipl.inž.rad. diplomirani inženir radiologije, okrajšava dipl.inž.rad. Študentje
Prikaži večINFORMACIJE MAREC 2017
INFORMACIJE MAREC 2017 NOVICE Zakon o pokojninsko invalidskem zavarovanju STATISTIČNI PODATKI Spoštovani! V februarju 2017 ni bilo veliko novosti na področju davkov, financ in računovodstva, na nekaj sprememb
Prikaži več1
Vsebina je nastala v okviru dejavnosti projekta Evalvacija in spremljanje kakovosti vzgojno-izobraževalnega sistema s pomočjo mednarodnih raziskav in študij, ki ga omogoča sofinanciranje Evropskega socialnega
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - Mocnik.pptx
MATEMATIČNA PISMENOST IN MATEMATIČNI PROBLEMI Metoda Močnik in Alenka Podbrežnik KAJ NAS JE ZANIMALO? ugotoviti, v kolikšni meri so učenci uspešni pri samostojnem, nevodenemreševanju matematičnih besedilnih,
Prikaži večMakroekonomske projekcije strokovnjakov ECB za euroobmočje, marec 2013
Okvir MAKROEKONOMSKE PROJEKCIJE STROKOVNJAKOV ZA EUROOBMOČJE Strokovnjaki so na podlagi podatkov, ki so bili na voljo do 22. februarja 2013, pripravili projekcije makroekonomskih gibanj v euroobmočju.
Prikaži večPREVENTIVA in PRESEJANJE - Mateja Bulc
PREVENTIVA in PRESEJANJE v RADM MATEJA BULC Vrste preventive Priložnost ali breme? 2002 Vzrok smrti SKUPAJ Neoplazme Bolezni obtočil Bolezni dihal Bolezni prebavil Poškodbe, zastrupitve Spol - SKUPAJ 18.701
Prikaži večFinančni trgi in institucije doc.dr. Aleš Berk Skok Vrednotenje delnic in obvladovanje tveganja Literatura, na kateri temelji predavanje: l Madura, 20
Finančni trgi in institucije doc.dr. Aleš Berk Skok Vrednotenje delnic in obvladovanje tveganja Literatura, na kateri temelji predavanje: Madura, 2006 (ch.6 in ch. 7). 1 Analiza delnic V grobem je mogoče
Prikaži večKo je izbira ovira v napredovanju Silva Novljan
Ko je izbira ovira v napredovanju Silva Novljan Bralna pismenost v Sloveniji in Evropi Nacionalna konferenca, Brdo pri Kranju, 25. in 26. oktober 2011 Izhodišče razmišljanja Rezultati raziskav o povezanosti
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska RCM špedicija, gostinstvo, trgovina in proizvodnja
Prikaži več2019 QA_Final SL
Predhodni prispevki v enotni sklad za reševanje za leto 2019 Vprašanja in odgovori Splošne informacije o metodologiji izračuna 1. Zakaj se je metoda izračuna, ki je za mojo institucijo veljala v prispevnem
Prikaži večMicrosoft Word - INFORMACIJE NOVEMBER doc
INFORMACIJE NOVEMBER 2014 Spoštovani! Pošiljamo Vam informacije za november. Vlada pripravlja kup dokaj neugodnih ukrepov za podjetnike (povišan davek na bančne storitve, povišan davek na zavarovalniške
Prikaži večPregled programa Erasmus
Pregled programa 10. Srečanje koordinatorjev 6.11.2012, Ajdovščina Maja Godejša, CMEPIUS Današnje srečanje Kratka zgodovina programa Izvajanje a v Sloveniji Rezultati analiz učinkov mobilnosti evš spletni
Prikaži večMicrosoft Word - N _moderacija.docx
2 N151-401-2-2 SPLOŠNA NAVODILA Prosimo, da moderirano različico navodil za vrednotenje dosledno upoštevate. Če učenec pravilno reši nalogo na svoj način (ki je matematično korekten) in je to razvidno
Prikaži večDiapozitiv 1
Strokovno posvetovanje ZBDS, Maribor, 2011 SPLOŠNE KNJIŽNICE PO KNJIŽNIČNIH OBMOČJIH v letu 2010 Milena Bon koordinatorica posebnih nalog osrednjih območnih knjižnic Zakaj je matematika kraljica? Številke
Prikaži večUNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v financah Ljubljana, 2010 1. Klasični pristop k analizi
Prikaži večBONITETNO POROČILO ECUM RRF d.o.o. Izdano dne Izdano za: Darja Erhatič Bisnode d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska BONITETNO POR
BONITETNO POROČILO Izdano za: Darja Erhatič Bisnode d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska www.bisnode.si, tel: +386 (0)1 620 2 866, fax: +386 (0)1 620 2 708 Bonitetno poročilo PROFIL PODJETJA
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska HLADILNA TEHNIKA MILAN KUMER s.p. Izdano dne 18.6.2018
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska Javno podjetje Ljubljanska parkirišča in tržnice,
Prikaži večAKCIJSKO RAZISKOVANJE INOVACIJSKI PROJEKT ZA ZNANJE IN SPOŠTOVANJE Udeleženci: Učenci 2. c Razredničarka: Irena Železnik, prof. Učni predmet: MAT Učna
AKCIJSKO RAZISKOVANJE INOVACIJSKI PROJEKT ZA ZNANJE IN SPOŠTOVANJE Udeleženci: Učenci 2. c Razredničarka: Irena Železnik, prof. Učni predmet: MAT Učna vsebina: Ustno seštevanje in odštevanje do 20 sprehodom
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska LIBELA ORODJA, Izdelovanje orodij in perforiranje
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska JELE KITT proizvodno podjetje d.o.o. Izdano dne
Prikaži večArial 26 pt, bold
3 G MATEMATIKA Milan Černel Osnovna šola Brežice POUČEVANJE MATEMATIKE temeljni in zahtevnejši šolski predmet, pomembna pri razvoju celovite osebnosti učenca, prilagajanje oblik in metod poučevanja učencem
Prikaži večPredmetnik programa Družboslovna informatika, smer Digitalne tehnologije in družba (DI-DTID) 1. letnik Zimski semester Poletni semester # Naziv predme
Predmetnik programa Družboslovna informatika, smer Digitalne tehnologije in družba (DI-DTID) 1. letnik 1 Statistika 60 6 6 Uvod v metode družboslovnega raziskovanja 60 6 2 Uvod v družboslovno informatiko
Prikaži večIztok KOSEM in Špela ARHAR HOLDT Trojina, zavod za uporabno slovenistiko ANALIZA BESEDIŠČA IN SKLADNJE V BESEDILIH TESTA BRALNE PISMENO
Iztok KOSEM in Špela ARHAR HOLDT Trojina, zavod za uporabno slovenistiko www.trojina.si ANALIZA BESEDIŠČA IN SKLADNJE V BESEDILIH TESTA BRALNE PISMENOSTI PISA 2009 TEMA POROČILA PISA (The Programme for
Prikaži večPowerPointova predstavitev
Obravnava kotov za učence s posebnimi potrebami Reading of angles for pupils with special needs Petra Premrl OŠ Danila Lokarja Ajdovščina OSNOVNA ŠOLA ENAKOVREDNI IZOBRAZBENI STANDARD NIŽJI IZOBRAZBENI
Prikaži večeAsistent izpis
Datum in čas: 28. 11. 2018 11:05:49 3. a 18. 10. 2018 9. 10. 2018 3. a Matematika (MAT) 2. ura Pisno preverjanje Seštevanje in odštevanje s prehodom Računanje z neznanim členom Besedilne naloge Stran 1/18
Prikaži večPowerPointova predstavitev
Osnovnošolsko izobraževanje Dr. Maja Makovec Brenčič, ministrica Osnovnošolsko izobraževanje 2017/2018 Vzgojno izobraževalni zavodi Osnovne šole Osnovne šole s prilagojenim programom Glasbene šole Zavodi
Prikaži večM
Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M16140111* Osnovna raven MATEMATIKA Izpitna pola 1 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK Sobota, 4. junij 016 / 10 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - cigre_c2_15.ppt [Compatibility Mode]
Univerza v Mariboru Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Boštjan Polajžer, Drago Dolinar, Jožef Ritonja (FERI) bostjan.polajzer@um.si Andrej Semprimožnik (ELES) KAZALNIKI KAKOVOSTI
Prikaži večMicrosoft Word - odnos-do-evra-december-2006.doc
Odnos državljanov in državljank do uvedbe evra v Sloveniji (III.) Pripravila: Ninamedia d.o.o. Naročnik: Ljubljana, december 2006 1. POVZETEK - Decembrska raziskava je večinoma potrdila ugotovitve iz dveh
Prikaži večeAsistent izpis
Datum in čas: 28. 9. 2016 07:26:49 4.ag 27. 9. 2016 4.ag Elektrotehnika (ELE) 7. ura Preizkus znanja 10. 10. 2016 4.ag Matematika (MAT) 3. ura 18. 10. 2016 4.ag Računalništvo - izbirni (RAči) 9. ura (13:40-14:25)
Prikaži večKONTINGENČNI PRISTOP K OBLIKOVANJU SISTEMA STRATEŠKEGA POSLOVODNEGA RAČUNOVODSTVA: EMPIRIČNA PREVERBA V SLOVENSKIH PODJETJIH
Temelji poslovodnega računovodstva(1) Uvod v poslovodno računovodstvo (kontroling) Prof. dr. Simon Čadež simon.cadez@ef.uni-lj.si 2 CILJI PREDMETA Opredeliti vlogo managerjev in poslovodnega računovodstva
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska MULTILINGUAL PRO prevajalska agencija d.o.o. Izdano
Prikaži večVPRAŠALNIK BRALNE MOTIVACIJE ZA MLAJŠE UČENCE –
PRAŠALNIK BRALNE MOTIACIJE ZA STAREJŠE UČENCE BM-st Pred teboj je vprašalnik o branju. Prosimo te, da nanj odgovoriš tako, kot velja zate. vprašalniku ni pravilnih oz. napačnih odgovorov. Na posamezne
Prikaži večNa podlagi 48. člena Statuta Fakultete za uporabne družbene študije v Novi Gorici (UPB4) z dne je senat FUDŠ na 2. seji senata dne
Na podlagi 48. člena Statuta Fakultete za uporabne družbene študije v Novi Gorici (UPB4) z dne 20.04.2015 je senat FUDŠ na 2. seji senata dne 26.11.2015 sprejel naslednji PRAVILNIK O DELOVANJU KOMISIJE
Prikaži večI.5 ANALIZA UPORABE ZDRAVSTVENIH STORITEV PRI STAREJ IH SLOVENCIH: PRVI REZULTATI 4. VALA RAZISKAVE SHARE Rok Hren, Inštitut za matematiko, fiziko in
I.5 ANALIZA UPORABE ZDRAVSTVENIH STORITEV PRI STAREJ IH SLOVENCIH: PRVI REZULTATI 4. VALA RAZISKAVE SHARE Rok Hren, Inštitut za matematiko, fiziko in mehaniko, Univerza v Ljubljani Valentina Prevolnik
Prikaži večMicrosoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc
ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo mesto, april 2008 Ime in priimek študenta ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo
Prikaži večENV2:
. Kazalo. KAZALO.... UVOD... 3. ANALIZA POPULACIJE DRŽAV EU...5 4. VSEBINSKE UGOTOVITVE...8 5. LITERATURA... . Uvod Vir podatkov za izdelavo statistične naloge je Eurostat ali Statistični urad Evropske
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - Umanotera ppt [Read-Only] [Compatibility Mode]
Blaženje podnebnih sprememb: strošek ali razvojna priložnost? mag. Mojca Vendramin Okoljska Kuznetsova krivulja Pritiski na okolje na prebiv. Dohodek na prebivalca Neposredni vpliv različnih cen CO 2
Prikaži večPOSLOVNO OKOLJE PODJETJA
POSLOVNO OKOLJE PODJETJA VSI SMO NA ISTEM ČOLNU. ACTIVE LEARNING CREDO (adapted from Confucius) When I hear it, I forget. When I hear and see it, I remember a little. When I hear, see and ask questions
Prikaži večMicrosoft Word - Series 9_rezultati raziskave_slo.docx
Series 9 Rezultati raziskav, ki dokazujejo trditev»najbolj učinkovit in udoben brivnik/britje na svetu, testiran(o) na nekajdnevni bradi.«za utemeljitev reklamnega sporočila:»najbolj učinkovit in udoben
Prikaži večKRATEK POVZETEK ANALIZE NPZ V ŠOLSKEM LETU REZULTATI ZA 6. IN 9.RAZRED RAZRED/PREDMET OŠ JOŽETA MOŠKRIČA REPUBLIŠKO ODSTOPANJE POVPREČJE 6. RA
KRATEK POVZETEK ANALIZE NPZ V ŠOLSKEM LETU 2012-13 REZULTATI ZA 6. IN 9.RAZRED RAZRED/PREDMET OŠ JOŽETA MOŠKRIČA REPUBLIŠKO POVPREČJE 6. RAZRED Slovenščina 45,45% 49,79% -4,34% Matematika 57,95% 67,91%
Prikaži več(Microsoft Word - Pirls poro\350ilo o raziskavi_lektorirano)
78 5. Šolski viri za poučevanje branja Šola je prostor, kjer opismenjevanje poteka sistematično in kjer poučujejo formalno usposobljeni strokovnjaki učiteljice in učitelji. Učenec ne more vsega v zvezi
Prikaži večresitve.dvi
FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika Pisni izpit. junij 22 Ime in priimek Vpisna st Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer so
Prikaži večBILTEN Maj 2015 Leto 24, štev.: 5
BILTEN Maj 2015 Leto 24, štev.: 5 Izdajatelj: BANKA SLOVENIJE Slovenska 35, 1000 Ljubljana Slovenija tel.: +386 (1) 4719000 fax.: +386 (1) 2515516 E-mail: bilten@bsi.si http://www.bsi.si/ SWIFT: BSLJ SI
Prikaži večSpletno raziskovanje
SPLETNO RAZISKOVANJE RM 2013/14 VRSTE SPLETNEGA RAZISKOVANJA RENKO, 2005 Spletne fokusne skupine Spletni eksperiment Spletno opazovanje Spletni poglobljeni intervjuji Spletna anketa 2 PREDNOSTI SPLETNIH
Prikaži večBONITETNO POROCILO Izdano dne Izdano za: Bisnode d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska BONITETNO POROČILO, vse pravice pridržane
BONITETNO POROCILO Izdano za: Bisnode d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska Bonitetno poročilo PROFIL PODJETJA Poglavje 1 Podjetje: Naslov: Dejavnost: J 58.190 DRUGO ZALOŽNIŠTVO Matična številka:
Prikaži večPovratne informacije pri 74 bolnikih
Primarij Tatjana Erjavec, dr.med., specialistka interne medicine Telesna vadba po možganski kapi v bivalnem okolju V projekt smo vključili vse v letu 2006 obstoječe klube v Sloveniji. Odzvalo se jih je
Prikaži večUM FKKT, Bolonjski visoko²olski program Kemijska tehnologija Vpisna ²tevilka Priimek, ime 3. test pri predmetu MATEMATIKA II Ra unski del
UM FKKT, Bolonjski visoko²olski program Kemijska tehnologija Vpisna ²tevilka Priimek, ime 3. test pri predmetu MATEMATIKA II Ra unski del 13. 6. 2016 Navodila: Pripravi osebni dokument. Ugasni in odstrani
Prikaži več(Microsoft Word - Izvedbeni kurikul za SSI PRT november 2010-PRIMER DOBRE PRAKSE PATRICIJA PAVLI\310)
IZVEDBENI NAČRT ZA IZOBRAŽEVALNI PROGRAM Srednjega strokovnega izobraževanja PREDŠOLSKA VZGOJA Šolsko leto 2010/2011 IZOBRAŽEVALNA ORGANIZACIJA: 1. PODLAGE IN VIRI ZA OBLIKOVANJE: 2. Šolska pravila ocenjevanja
Prikaži več210X297
Health at a Glance: Europe 2010 Summary in Slovenian HEALTH AT GLANCE: EUROPE 2010 ISBN 978-92-64-090309 OECD 2010 1 Povzetek Evropske države so v zadnjih desetletjih dosegle velik napredek na področju
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska CLEANGRAD, proizvodnja kovinskih konstrukcij in
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska KOOP TRGOVINA trgovina in posredništvo d.o.o. Izdano
Prikaži večPowerPointova predstavitev
INFORMATIKA Tečaj za višjega gasilca OGZ PTUJ 2017 PRIPRAVIL: ANTON KUHAR BOMBEK, GČ VSEBINA TEORETIČNA PREDAVANJA INFORMACIJSKI SISTEMI SISTEM OSEBNIH GESEL IN HIERARHIJA PRISTOJNOSTI PRAKTIČNE VAJE ISKANJE
Prikaži večEvent name or presentation title
Marko Škufca Vodja programa BI, ADD d.o.o. Gorazd Cah Specialist področja Služba za informatiko, DARS d.d. Izziv Rešitev Rezultati... PROCESI + TEHNOLOGIJA + LJUDJE Poslanstvo: s sodobnimi pristopi in
Prikaži večMicrosoft Word - strakl-jana.doc
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA DRUŽBENE VEDE JANA ŠTRAKL VEČNIVOJSKA ANALIZA DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA 2008 UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA DRUŽBENE VEDE JANA ŠTRAKL MENTOR: DOC. DR. GREGOR PETRIČ
Prikaži večZakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 89/2015) Sporočanje
Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 89/2015) Sporočanje podatkov je obvezno. Vprašalnik za statistično raziskovanje
Prikaži večPlaèni sistem v javnem sektorju gozdarstva Sabina Kristan Štefan Bojnec
Plaèni sistem v javnem sektorju gozdarstva Sabina Kristan Štefan Bojnec Plačni sistem v javnem sektorju gozdarstva Znanstvene monografije Fakultete za management Koper issn 1855-0878 Plačni sistem vjavnemsektorju
Prikaži večLaTeX slides
Statistični modeli - interakcija - Milena Kovač 23. november 2007 Biometrija 2007/08 1 Število živorojenih pujskov Biometrija 2007/08 2 Sestavimo model! Vplivi: leto, farma Odvisna spremenljivka: število
Prikaži večMicrosoft Word - pravilnik o podeljevanju pohval.doc
PRAVILNIK O PODELJEVANJU POHVAL, PRIZNANJ IN NAGRAD UČENCEM NA OŠ III MURSKA SOBOTA Dopolnjen dne: 10. 06. 2011 Ravnateljica: Dominika Sraka Na podlagi 58. člena Zakona o osnovni šoli (Ur. l. RS št. 12/96,
Prikaži večPredmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Monetarna ekonomija Monetary economics Študijski program in stopnja Study programme and l
Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Monetarna ekonomija Monetary economics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Finančna matematika
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ZEL-EN, razvojni center energetike d.o.o. Izdano
Prikaži več