|
|
| YBS3001 | İstatistik | 3+0+0 | AKTS:3 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Burçin KURT | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | İstatistik kavramı, bununla ilgili temel kavramlar ve kullanılan yöntemler hakkında bilgi verilmekte ve bu yöntemlerin veriler üzerinde kullanımı anlatılmaktadır. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | İstatistiğin temelleri hakkında bilgi. | 4 | 1,3,4,6, | | ÖK - 2 : | Bir veri kümesine ilişkin özet değerleri yorumlar ve grafiklerle gösterir. | 4 | 1,3,4,6, | | ÖK - 3 : | Hipotez kurmayı ve test etmeyi öğrenir. | 4 | 1,3,4,6, | | ÖK - 4 : | Korelasyon analizi ve regresyon ile ilişkileri yorumlama ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler ya da kestirimler yapabilme. | 4 | 1,3,4,6, | | ÖK - 5 : | SPSS programı ile uygulama gerçekleştirme. | 4 | 1,3,4,6, | | 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 | | |
| İstatistiğin tanımı, konusu, amacı ve türleri, istatistik ile ilgili temel kavramlar, veri kaynakları ve veri toplama teknikleri (verilerin düzenlenmesi, grafikler, ortalamalar (merkezi eğilim ölçüleri), değişkenlik ölçüleri, eğiklik ve basıklık ölçüleri, bazı hipotez testleri, korelasyon analizi ve basit regresyon. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | İstatistiğin tanımı ve istatistik ile ilgili temel kavramlar | | | Hafta 2 | İstatistiğin tanımı ve istatistik ile ilgili temel kavramlar | | | Hafta 3 | Veri kaynakları, veri toplama teknikleri | | | Hafta 4 | Verilerin Grafiklerle Gösterimi | | | Hafta 5 | Merkezi eğilim ölçüleri, çarpıklık ve basıklık ölçüleri | | | Hafta 6 | Merkezi eğilim ölçüleri, çarpıklık ve basıklık ölçüleri | | | Hafta 7 | Bazı hipotez testleri | | | Hafta 8 | Ara sınav | | | Hafta 9 | SPSS ile hipotez testi uygulaması | | | Hafta 10 | Bazı hipotez testleri | | | Hafta 11 | SPSS ile hipotez testi uygulaması | | | Hafta 12 | Korelasyon analizi | | | Hafta 13 | SPSS ile korelasyon analizi uygulaması | | | Hafta 14 | Basit regresyon analizi | | | Hafta 15 | SPSS ile regresyon analizi uygulaması | | | Hafta 16 | Final sınavı | | | |
| 1 | Vasif V. Nabiyev,2003, Yapay Zeka,Seçkin Yayıncılık | | | 2 | Hastie T, Tibshirani R, and Friedman J.,2009,The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (Second Edition),Springer | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 8 | | 90 | 50 | | Proje | 16 | | | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 4 | 16 | 64 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Uygulama | 2 | 16 | 32 | | Ödev | 4 | 1 | 4 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 102 |
|