Matematik (İngilizce) | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu: | ISE026 | ||||
Ders İsmi: | Uygulamalı İstatistik ve Veri Analizi | ||||
Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
Ders Kredileri: |
|
||||
Öğretim Dili: | İngilizce | ||||
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) | 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 |
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. |
Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
|||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları | |||||||||||
1) Matematiğin kapsamı, tarihi, uygulamaları, problemleri, metotları ve insanlığa hem bilimsel hem de entelektüel disiplin olarak faydalı olacak bilgilere sahiptir. | 2 | 2 | 2 | 2 | |||||||
2) Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme becerisine sahiptir. | 2 | 2 | 2 | 2 | |||||||
3) Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme becerisine sahiptir. | |||||||||||
4) Analitik düşünme yeteneğine ve sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanabilme becerisine sahiptir. | 2 | 2 | 2 | 2 | |||||||
5) Literatür taraması yapabilme, okuduğu bilimsel makaleleri anlama ve yorumlama becerisine sahiptir. | 2 | 2 | 2 | 3 | |||||||
6) Bilgisayar bilimleriyle ilgili alanlarda çalışabilecek düzeyde temel yazılım bilgisine ve bilişim teknolojilerini Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı ileri düzeyinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |||||||||||
7) Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisine sahiptir. | |||||||||||
8) Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi ile etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, etkin sunum yapabilme becerisine sahiptir. | |||||||||||
9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; akademik standartlar hakkında bilgiye sahiptir. | |||||||||||
10) Bir yabancı dili Avrupa Dil Portföyü kriteri açısından en az B1 düzeyinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |||||||||||
11) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine sahiptir; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisine sahiptir. |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Matematiğin kapsamı, tarihi, uygulamaları, problemleri, metotları ve insanlığa hem bilimsel hem de entelektüel disiplin olarak faydalı olacak bilgilere sahiptir. | |
2) | Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme becerisine sahiptir. | |
3) | Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme becerisine sahiptir. | |
4) | Analitik düşünme yeteneğine ve sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanabilme becerisine sahiptir. | |
5) | Literatür taraması yapabilme, okuduğu bilimsel makaleleri anlama ve yorumlama becerisine sahiptir. | |
6) | Bilgisayar bilimleriyle ilgili alanlarda çalışabilecek düzeyde temel yazılım bilgisine ve bilişim teknolojilerini Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı ileri düzeyinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |
7) | Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisine sahiptir. | |
8) | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi ile etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, etkin sunum yapabilme becerisine sahiptir. | |
9) | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; akademik standartlar hakkında bilgiye sahiptir. | |
10) | Bir yabancı dili Avrupa Dil Portföyü kriteri açısından en az B1 düzeyinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |
11) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine sahiptir; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisine sahiptir. |
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 |
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 |