ISE026 Applied Statistics and Data Analysisİstinye ÜniversitesiAkademik Programlar Bilgisayar Mühendisliği(İngilizce)(Yazılım Mühendisliği İçin)YandalÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal Yeterlilikler

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: ISE026
Ders İsmi: Uygulamalı İstatistik ve Veri Analizi
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
AKTS
5
Öğretim Dili: English
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Bölüm/Program Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Doç. Dr. SALİHA KARADAYI USTA
Dersi Veren(ler): Dr. Öğr. Üy. EMRE ÇAKMAK
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

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

Öğrenme Kazanımları

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.

Ders Akış Planı

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) Ara Sınav
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

Kaynaklar

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 - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Course Learning Outcomes

1

2

3

4

Program Kazanımları

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Orta 3 En Yüksek
       
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 4 % 20
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 50
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 50
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 50
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Aktiviteye Hazırlık Aktivitede Harçanan 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