| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İstatistik II | ISL208 | 3 + 0 | 3,0 | 4,0 |
| Ön Koşullar | Yok |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisansüstü |
| Dersin Türü | Ders |
| Dersin Verilişi | YÜZ YÜZE |
| Dersin Koordinatörü | |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | İstatistik dersi, sayısal verilerle düşünmeye ve sayıların arkasında yatanları anlayarak yorumlamaya yardımcı olmayı hedefler. İstatistiğin temel kavramlarının ve betimleyici, sorgulayıcı veri analizi, örnekleme ve önsav sınaması, regresyon ve varyans analizi gibi çeşitli istatistik yöntemlerinin örnek olaylarla beraber öğretileceği dersle öğrencilerin istatistik yöntemlerinin temellerini anlaması ve gerekli olduğu durumda uygun veri çözümleme yöntemini seçerek kullanabilme becerisini edinmesi amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | Bu dersin içeriği nokta tahmini, aralık tahmini, hipotez testleri, korelasyon ve basit regresyon, katsayısal olmayan testler, ki-kare uygulamaları ve zaman serisi analizidir. |
| Ders Öğrenme Kazanımları |
- 1) Karar problemlerinde gerekli bilgileri elde etmede temel veri yapılarını tanımlamak ve farklarını ortaya koymak. 2) İstatistik verilerini özetleme ve sınıflandırma araç ve yöntemlerini ortaya koymak. 3) Bilgi üretme sürecinde istatistik yaklaşımı uygulamak. 4) İstatistik biliminin temel kavramlarını tanımlamak. 5) Sosyal bilimlerle ilgili karar problemi veya tezi istatistiksel olarak ortaya koymak. 6) Değişkenler arasındaki ilişkileri ortaya koymak |
| Hafta | Konular | Öğretim Yöntemleri |
|---|---|---|
| 1. Hafta | Nokta ve Aralık Tahmini, Tahminleyicilerin Özellikleri | |
| 2. Hafta | Hipotez Testleri – Güven Aralıkları (Büyük Örneklerde n > 30 ya da populasyon varyansı biliniyorsa; µ için, µ1 - µ2 için) | |
| 3. Hafta | Hipotez Testleri – Güven Aralıkları (Büyük Örneklerde n > 30 ya da populasyon varyansı biliniyorsa; p için , p1 – p2 için) | |
| 4. Hafta | Hipotez Testleri – Güven Aralıkları (Küçük Örneklerde n ≤ 30 ya da populasyon varyansı bilinmiyorsa; µ için, µ1 - µ2 için) | |
| 5. Hafta | Hipotez Testleri – Güven Aralıkları (Küçük Örneklerde n ≤ 30 ya da populasyon varyansı bilinmiyorsa; σ2 için , σ1/ σ2 için) | |
| 6. Hafta | Testin Gücü / II. Tip Hatanın Hesaplanması | |
| 7. Hafta | Genel Tekrar | |
| 8. Hafta | Ara Sınav | |
| 9. Hafta | Basit Doğrusal Regresyon Analizi, EKK Yöntemi | |
| 10. Hafta | Katsayıların Anlamlılığın Testleri, Modelin Anlamlılığının Testi ( Varyans Analizi ) | |
| 11. Hafta | r ve R2 ‘nin Tahminlenmesi | |
| 12. Hafta | Korelasyon | |
| 13. Hafta | Tek Yönlü Varyans Analizi | |
| 14. Hafta | Genel Tekrar |
| Ümit Şenesen (2002). İşletme ve İktisat için İstatistik |
| Program Yeterlilik | Katkı Düzeyi | DK1 | Ölçme Yöntemi |
|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ders Katkı Düzeyi | Yok | Çok Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Çok Yüksek |
| Ölçme Yöntemi | Yazılı sınav | Sözlü sınav | Ödev/Proje | Laboratuvar Çalışması | Sunum /Seminer |
| Etkinlik | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav 1 | 1 | 2 | 2 |
| Ödev 1 | 10 | 2 | 20 |
| Ödev 2 | 10 | 2 | 20 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Uygulama DS | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf İçi Etkinlik | 14 | 3 | 42 |
| Toplam İş Yükü | 114 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 4,0 | ||
