|
|
| MGIT2000 | İstatistik | 2+2+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Ön Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | GIDA İŞLEME BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik ve 2 saat uygulama | | Öğretim Üyesi | Öğr. Gör. Dr Meryem Nur KANTEKİN ERDOĞAN | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | İstatistik biliminin gerektirdiği temel istatistik ve matematik altyapısını oluşturmak.
Deneylerden elde edilen verilerin nasıl analiz edileceğini ve analiz sonuçlarının nasıl yorumlanıp sunulacağını öğretmek.
|
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Temel istatistik ve ihtimal kavramlarını ve kurallarını tanımlayabilir. | 3,10 | 1, | | ÖK - 2 : | Veri özetleyebilir ve grafik yorumlayabilir. | 3,10 | 1, | | ÖK - 3 : | İstatistik ve ihtimal formüllerini doğru şekilde verilere ve karşılaşılabilecek gerçek durumlara uygulayabilir. | 3,10 | 1, | | ÖK - 4 : | Bir araştırma veya denemeyi tasarlayabilme becerisi kazanır. | 3,10 | 1, | | ÖK - 5 : | Analitik ve bütünsel bir bakış açısı kazanır. | 3,10 | 1, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Tanımlayıcı istatistikler, verilerin organizasyonu ve analizi, frekans tabloları, grafik gösterimler, merkezi eğilim ölçüleri, aritmetik ortalama, mod, medyan, geometrik ortalama, harmonik ortalama, dağılım ölçüleri, varyans, ortalama mutlak sapma, çeyrekler, hipotez testleri, parametrik ve parametrik olmayan testler, korelasyon ve regresyon analizleri, varyans analizleri. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | İstatistiğe Giriş
İstatistiğin rolü ve anlamı
| | | Hafta 2 | Temel istatistik terimleri | | | Hafta 3 | Veri tipleri, verilerin düzenlenmesi, sınıflandırılması | | | Hafta 4 | Verilerin istatistiksel sunumları, grafiksel gösterimler | | | Hafta 5 | Tanımlayıcı İstatistik
Merkezi Eğilim Ölçütleri | | | Hafta 6 | Tanımlayıcı İstatistik
Ortalamadan Sapma Ölçütleri
| | | Hafta 7 | Tanımlayıcı İstatistik
Normallikten Sapma Ölçütleri
| | | Hafta 8 | Hipotez Testleri | | | Hafta 9 | Ara Sınav | | | Hafta 10 | Parametrik Hipotez Testleri | | | Hafta 11 | Parametrik Hipotez Testleri | | | Hafta 12 | Parametrik Olmayan Hipotez Testleri | | | Hafta 13 | Korelasyon Analizi | | | Hafta 14 | Varyans Analizi | | | Hafta 15 | Regresyon Analizleri | | | Hafta 16 | Dönem Sonu Sınavı | | | |
| 1 | Tekin, Vasfi Nadir. 2019; İstatistiğe Giriş, Seçkin Yayıncılık, Ankara. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 16.04.2024 | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 12.06.2024 | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 2 | 14 | 28 | | Sınıf dışı çalışma | 2 | 14 | 28 | | Arasınav için hazırlık | 3 | 6 | 18 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Uygulama | 2 | 14 | 28 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 4 | 4 | 16 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 120 |
|