Rapor Tarihi: 26.04.2026 07:57
| Ders Adı | Kodu | Dili | Türü | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| İstatistik | YBS156 | Türkçe | Zorunlu | 2. Yarıyıl | 3 + 0 | 3,0 | 6,0 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Verilişi | yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Hakan Murat ARSLAN |
| Dersi Veren(ler) | Prof. Dr. Hakan Murat ARSLAN (Bahar) |
| Dersin Amacı | İstatistik dersinde, sayısal veriler kullanarak geleceğe ait tahmin yapmak ve analiz çıktılarını anlayarak yorumlamak temel amaçtır. Temel istatistik kavramlarının örnek olaylarla beraber öğretileceği derste, öğrencilerin istatistik yöntemlerini anlaması ve uygun veri çözümleme yöntemini seçerek kullanabilme becerisini edinmesi amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | İstatistiğe Giriş ve Temel Kavramlar Frekans Dağılımları (Histogramlar, Frekans Poligonları) Ortalamalar (Aritmetik, Geometrik, Kareli ve Harmonik) Diğer Merkezi Eğilim Ölçüleri (Mod, Medyan ve Çeyreklikler) Standart Sapma ve Ortalama Sapma (Excel ve SPSS Uygulamaları) Diğer Yayılım Ölçüleri (Değişim Katsayısı ve Düzeltilmiş Varyans) Momentler Çarpıklık, Basıklık ve SPSS Uygulamaları Permütasyon ve Güncel Uygulamaları Kombinasyon ve Güncel Uygulamaları Olasılık Teorisi ve Sosyal Bilimlerde Uygulamaları Binom Dağılımı ve Uygulamaları Poisson Dağılımı ve Uygulamaları Normal Dağılım ve SPSS Uygulamaları |
| # | Öğrenme Kazanımı |
| 1 | Karar problemlerinde gerekli bilgileri elde etmede temel veri yapılarını tanımlamak ve farklarını ortaya koyar. |
| 2 | İstatistik verilerini özetleme ve sınıflandırma araç ve yöntemlerini ortaya koyar. |
| 3 | Bilgi üretme sürecinde istatistik yaklaşımı uygulayabilir. |
| 4 | İstatistik biliminin temel kavramlarını tanımlayabilir. |
| 5 | Sosyal bilimlerle ilgili karar problemlerini istatistiksel analiz edebilir. |
| 6 | Olgular içinde yer alan değişkenler arasındaki ilişkileri ortaya koyabilir. |
| Hafta | Konular/Uygulamalar | Yöntem |
|---|---|---|
| 1. Hafta | İstatistiğe Giriş ve Temel Kavramlar | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Sunum (Hazırlık), Anlatım |
| 2. Hafta | Frekans Dağılımları (Histogramlar, Frekans Poligonları) | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Sunum (Hazırlık), Tartışma, Problem Çözme |
| 3. Hafta | Ortalamalar (Aritmetik, Geometrik, Kareli ve Harmonik) | Uygulama, Sunum (Hazırlık), Anlatım |
| 4. Hafta | Diğer Merkezi Eğilim Ölçüleri (Mod, Medyan ve Çeyreklikler) | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Sunum (Hazırlık), Örnek Olay, Problem Çözme |
| 5. Hafta | Standart Sapma ve Ortalama Sapma (Excel ve SPSS Uygulamaları) | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Uygulama, Anlatım, Soru-Cevap |
| 6. Hafta | Diğer Yayılım Ölçüleri (Değişim Katsayısı ve Düzeltilmiş Varyans) | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Sunum (Hazırlık), Problem Çözme |
| 7. Hafta | Momentler | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Uygulama, Sunum (Hazırlık), Soru-Cevap |
| 8. Hafta | Çarpıklık, Basıklık ve SPSS Uygulamaları | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Uygulama, Sunum (Hazırlık), Anlatım |
| 9. Hafta | Permütasyon ve Güncel Uygulamaları | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Uygulama, Sunum (Hazırlık), Anlatım, Örnek Olay, Problem Çözme |
| 10. Hafta | Kombinasyon ve Güncel Uygulamaları | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Uygulama, Sunum (Hazırlık), Anlatım, Soru-Cevap, Örnek Olay, Problem Çözme |
| 11. Hafta | Olasılık Teorisi ve Sosyal Bilimlerde Uygulamaları | Araştırma |
| 12. Hafta | Binom Dağılımı ve Uygulamaları | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Sunum (Hazırlık), Anlatım, Soru-Cevap, Örnek Olay, Problem Çözme, Gösterip Yaptırma |
| 13. Hafta | Poisson Dağılımı ve Uygulamaları | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Sunum (Hazırlık), Anlatım |
| 14. Hafta | Normal Dağılım ve SPSS Uygulamaları | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Sunum (Hazırlık), Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| No | Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | İşletme fonksiyonları ile ilgili bütüncül bakış açısına sahip olur | ✔ | |||||
| 2 | Bilişim alanında sektör ortalamasında kavramsal bilgiye sahip olur. | ✔ | |||||
| 3 | İşletme fonksiyonlarının bilişim altyapısıyla bütünleşmesini sağlar | ✔ | |||||
| 4 | Bilgi sistemlerinin analiz edilmesi, tasarlanması, geliştirilmesi ve kullanım süreçleri hakkında farkındalık ve bilgi sahibi olur. | ✔ | |||||
| 5 | İşletmelerde karşılaşılan sorunların çözümü için problemi tanımlama, veri toplama, analiz etme, yorumlama, değerlendirme ve çözüm önerisi geliştirebilme becerisine sahip olur. | ✔ | |||||
| 6 | İşletmelerde kullanılan uygulamaların verimliliği için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir. | ✔ | |||||
| 7 | Algoritma mantığını kavrar ve tasarlanan algoritmayı güncel bir programlama diline dönüştürür. | ✔ | |||||
| 8 | Veri bilimi alanında temel bilgi ve kavrayışa sahip olur. | ✔ | |||||
| 9 | Bilişim alanında proje geliştirme sürecini planlama ve yönetme bilgisine sahip olur. | ✔ | |||||
| 10 | Vizyonunu sürekli öğrenme ve yenilenme üzerine temellendirir. | ✔ | |||||
| 11 | İş hayatında etik ve mesleki sorumluluk bilincine sahip olur. | ✔ | |||||
| 12 | Bilişim uygulamalarının bireysel ve toplumsal boyuttaki etkileri ile hukuksal sonuçları hakkında farkındalığa sahip olur. | ✔ | |||||
| 13 | Bilişim sistemleri ve işletme alanlarında yazılı ve sözlü iletişim kurarken en az bir yabancı dil kullanır. | ✔ | |||||
| 14 | İş hayatında karşılaşılacak sorunların çözümünde bireysel veya takım üyesi olarak sorumluluk alır. | ✔ | |||||
| Program Yeterlilik | DK1 | DK2 | DK3 | DK4 | DK5 | DK6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PY1 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 |
| PY2 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 |
| PY3 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | 3 |
| PY4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | 3 |
| PY5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 |
| PY6 | 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | 3 |
| PY7 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 |
| PY8 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
| PY9 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 |
| PY10 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 |
| PY11 | 5 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 |
| PY12 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 |
| PY13 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 |
| PY14 | 3 | 4 | 2 | 3 | 4 | 3 |
| Ders Kitabı veya Notu |
|
|---|---|
| Diğer Kaynaklar |
|
| Bahar Dönemi | |||
| Sorumlu Personel | Grup | Değerlendirme Yöntemi | Yüzde |
|---|---|---|---|
| Prof. Dr. Hakan Murat ARSLAN | N.Ö | Vize | 40,00 |
| Prof. Dr. Hakan Murat ARSLAN | N.Ö | Final | 60,00 |
| Toplam | 100,00 | ||
| AKTS / İş Yükü Tablosu | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |
|---|---|---|---|---|
|
Ders İçi |
Ders Saati (14 Hafta) | 14 | 3 | 42 |
|
Ders Dışı |
Araştırma | 7 | 3 | 21 |
| Diğer Faaliyetler | 14 | 2 | 28 | |
|
Sınavlar |
Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Ödev | 1 | 30 | 30 | |
| Ödev Hazırlık | 1 | 30 | 30 | |
| Final | 1 | 1 | 1 | |
| Toplam İş Yükü | 153 | |||
| *AKTS = (Toplam İş Yükü) / 25,5 | Dersin AKTS Kredisi | 6,0 | ||
