| Ders Kodu: | ISE026 | ||||
| Ders İsmi: | Uygulamalı İstatistik ve Veri Analizi | ||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | English | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. SALİHA KARADAYI USTA | ||||
| Dersi Veren(ler): | Dr. Öğr. Üy. EMRE ÇAKMAK | ||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | Ders, öğrencilere temel istatistik kavramlarını öğretmenin yanında istatistiksel teknikleri kullanarak gerçek hayatta çeşitli alanlarda ortaya çıkan veri analizi ile ilgili sorunları çözme becerisini kazandırmayı amaçlamaktadır. |
| Dersin İçeriği: | Bilimsel Kanıt ve İstatistiklere Giriş, Merkezi eğilim ölçüleri ve normal dağılım, Olasılık, Kesikli rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları, Ortalama ve standart sapma ve normal dağılım tahmini, Bir veya iki popülasyon ortalaması için hipotez testi, Student t testi, Varyans Analizi ve çoklu karşılaştırma testleri, Basit doğrusal regresyon |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Ortalama, varyasyon, standart sapma gibi temel istatistik kavramlarını bilmelidir. 2) Rassal değişkenler, olasılık dağılımları gibi temel olasılık konularına hakim olmalıdır. 3) Hipotez testi, varyans analizi ve doğrusal regresyon gibi istatistiksel yöntemleri kullanabilmelidir. 4) Hipotez testi, varyans analizi ve doğrusal regresyon gibi istatistiksel yöntemleri farklı alanlardaki verilere uygulayabilmelidir. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Bilimsel Kanıt ve İstatistiklere Giriş | |
| 2) | Merkezi eğilim ölçüleri ve normal dağılım | |
| 3) | Olasılık | |
| 4) | Kesikli rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları | |
| 5) | Kesikli rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları | |
| 6) | Ortalama ve standart sapma ve normal dağılım tahmini | |
| 7) | Bir veya iki popülasyon ortalaması için hipotez testi; Student t testi | |
| 8) | Bir veya iki popülasyon ortalaması için hipotez testi; Student t testi | |
| 9) | Bir veya iki popülasyon ortalaması için hipotez testi; Student t testi | |
| 10) | Küçük örneklem boyutları ve çok terimli deneyler için hipotez testi, Fisher'in kesin testi | |
| 11) | Varyans Analizi ve karşılaştırma deneyleri | |
| 12) | Varyans Analizi ve karşılaştırma deneyleri | |
| 13) | Basit doğrusal regresyon | |
| 14) | Basit doğrusal regresyon |
| Ders Notları / Kitaplar: | Mann, P. S. (2007). Introductory statistics. John Wiley & Sons. |
| Diğer Kaynaklar: | Devore, J. L., Farnum, N. R., & Doi, J. A. (2013). Applied statistics for engineers and scientists. Cengage Learning. |
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
| Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ödev | 4 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 50 |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Aktiviteye Hazırlık | Aktivitede Harcanan Süre | Aktivite Gereksinimi İçin Süre | İş Yükü | ||
| Ders Saati | 13 | 0 | 3 | 39 | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 0 | 1 | 13 | |||
| Ödevler | 4 | 0 | 10 | 40 | |||
| Ara Sınavlar | 1 | 8 | 2 | 10 | |||
| Final | 1 | 18 | 2 | 20 | |||
| Toplam İş Yükü | 122 | ||||||