Ders Detayı
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
İSTATİSTİK II | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
Ders Programı |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Zorunlu |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Öğrencilerin çıkarımsal istatistiğin mantığını anlaması ve basit işletme problerinde hipotez testleri ve regresyon analizini uygulamasıdır. |
Dersin İçeriği | Bu ders; Hipotez Testine Giriş , Hipotez Testi için Beş – Aşama prosedürü ,Anakütle Ortalaması için z ve t testleri , Anakütle Oranı için z Testi ,Örnek Büyüklüğünün Belirlenmesi, Ki – Kare Dağılımı ve Anakütle Varyansı için İstatistiksel Çıkarım , Excel ve SPSS ile Tek Örneklem Hipotez Testi,İki Örnekleme Dayalı İstatistiksel Çıkarım ,Büyük ve Bağımsız Örneklemlerle İki Anakütle Oran ve varyansının Kıyaslanması ,Excel ve SPSS ile İki Örneklem Testi , Deneysel Tasarım ve Varyans Analizi ,İki Yönlü Varyans Analizi ,Ki – Kare Testleri,Basit Regresyon Analizi , Regresyon Analizi - Güven ve Tahmin Aralıkları , Basit Belirlilik Katsayısı ve Basit Korelasyon Katsayısı, Model için F - Testi, Kalıntı (Hata) Analizi ; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
1. Hipotez testinin mantığını açıklayabilecektir | 16, 6, 9 | A |
1.1 Hipotez testinin çıkarımsal istatistikteki yerini açıklar | A | |
1.2 Uygun sıfır ve alternatif hipotezleri oluşturur | A | |
1.3 Tip I ve II hatalarını ve olasılıklarını tanımlar | A | |
2. Tek örnekli hipotez testini aktarabilecektir | 16, 6, 9 | A |
2.1 Anakütle ortalaması için z testinde kritik değer ve p – değerlerini kullanır | A | |
2.2 Anakütle ortalaması için t testinde kritik değer ve p – değerlerini kullanır | A | |
2.3 Anakütle oranı için z testinde kritik değer ve p – değerlerini kullanır | A | |
3. Tek örnekli hipotez testi için teknolojiyi kullanabilecektir | 16, 6, 9 | A |
3.1 Excel ile tek örnek testini yapar | A | |
3.2 SPSS ile tek örnek testini yapar | A | |
4. İki örnekli hipotez testinin yerini belirleyebilecektir | 16, 6, 9 | A |
4.1 Örneklerin bağımsız olması durumunda iki anakütle ortalamasını kıyaslar | A | |
4.2 Verinin bağımsız örneklerden geldiğini ve eşleştirilmiş olduğunu tanır | A | |
4.3 Eşleştirilmiş veriler için iki anakütle ortalamasını kıyaslar | A | |
5. İki örnekli hipotez testi için teknolojiyi kullanabilecektir | 16, 6, 9 | A |
5.1 Excel ile iki örnek testini yapar | A | |
5.2 SPSS ile iki örnek testini yapar | A | |
6. Varyans analizini anlatabilecektir | 16, 6, 9 | A |
6.1 Deneysel tasarım için temel terminolojiyi ve kavramları açıklar | A | |
6.2 Tek yönlü varyans analizini kullanarak değişik sayıdaki anakütle ortalamasını kıyaslar | A | |
6.3 Deney etkileri ve grup etkilerini tesadüfi grup tasarımı kullanarak kıyaslar | A | |
7. Basit regresyon analizini kullanabilecektir | 16, 6, 9 | A |
7.1 Basit doğrusal regresyon modelini açıklar | A | |
7.2 Basit doğrusal regresyonun varsayımlarını ve standart hatayı tanımlar | A | |
7.3 Basit belirlilik katsayısını ve basit korelasyon katsayısını yorumlar | A |
Öğretim Yöntemleri: | 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Hipotez Testine Giriş | |
2 | Hipotez Testi için Beş – Aşama prosedürü | |
3 | Anakütle Ortalaması için z ve t testleri , Anakütle Oranı için z Testi | |
4 | Örnek Büyüklüğünün Belirlenmesi, Ki – Kare Dağılımı ve Anakütle Varyansı için İstatistiksel Çıkarım | |
5 | Excel ve SPSS ile Tek Örneklem Hipotez Testi | |
6 | İki Örnekleme Dayalı İstatistiksel Çıkarım | |
7 | Büyük ve Bağımsız Örneklemlerle İki Anakütle Oran ve varyansının Kıyaslanması | |
8 | Excel ve SPSS ile İki Örneklem Testi | |
9 | Deneysel Tasarım ve Varyans Analizi | |
10 | İki Yönlü Varyans Analizi | |
11 | Ki – Kare Testleri | |
12 | Basit Regresyon Analizi | |
13 | Regresyon Analizi - Güven ve Tahmin Aralıkları | |
14 | Basit Belirlilik Katsayısı ve Basit Korelasyon Katsayısı, Model için F - Testi, Kalıntı (Hata) Analizi |
Kaynak |
[1] http://mebis.medipol.edu.tr adresinde yayınlanacak olan ilgili bağlantılar |
[2] Bruce L. Bowerman, Richard T. O'Connell, Emily S. Murphree, James B. Orris (2013), İşletme İstatistiğinin Temelleri, 4.basımdan Çeviri, Çeviri Editörleri: N.Orhunbilge, M.Can, Ş.Er, Nobel Akademik Yayıncılık [3] David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams (2011), Statistics for Business and Economics, Eleventh Edition, South-Western Cengage Learning |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Bilişim ve yönetim alanında teorik bilgileri tanımlar. | ||||||
2 | Bilişim ve yönetim alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
3 | Bilişim ve yönetim alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır. | X | |||||
4 | Bilişim ve yönetim alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
5 | Bilişim projeleri hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | ||||||
6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | ||||||
7 | Bilişim ve yönetim alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır | X | |||||
8 | En az A1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar. | ||||||
9 | Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır. | ||||||
10 | Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır. | ||||||
11 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | X | |||||
12 | Masaüstü, mobil, web gibi farklı platform yazılımlarını tek başına ve/veya bir ekip içerisinde yazar. |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
Toplam | 100 |
AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
Ders Saati | 14 | 2 | 28 | |||
Rehberli Problem Çözme | 14 | 2 | 28 | |||
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 5 | 1 | 5 | |||
Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 1 | 20 | 20 | |||
Proje Sunumu / Seminer | 1 | 2 | 2 | |||
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 2 | 10 | 20 | |||
Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 16 | 16 | |||
Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 31 | 31 | |||
Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
Toplam İş Yükü (Saat) | 150 | |||||
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(150/30) | 5 | |||||
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. |
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
İSTATİSTİK II | - | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
Ders Programı |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Zorunlu |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Öğrencilerin çıkarımsal istatistiğin mantığını anlaması ve basit işletme problerinde hipotez testleri ve regresyon analizini uygulamasıdır. |
Dersin İçeriği | Bu ders; Hipotez Testine Giriş , Hipotez Testi için Beş – Aşama prosedürü ,Anakütle Ortalaması için z ve t testleri , Anakütle Oranı için z Testi ,Örnek Büyüklüğünün Belirlenmesi, Ki – Kare Dağılımı ve Anakütle Varyansı için İstatistiksel Çıkarım , Excel ve SPSS ile Tek Örneklem Hipotez Testi,İki Örnekleme Dayalı İstatistiksel Çıkarım ,Büyük ve Bağımsız Örneklemlerle İki Anakütle Oran ve varyansının Kıyaslanması ,Excel ve SPSS ile İki Örneklem Testi , Deneysel Tasarım ve Varyans Analizi ,İki Yönlü Varyans Analizi ,Ki – Kare Testleri,Basit Regresyon Analizi , Regresyon Analizi - Güven ve Tahmin Aralıkları , Basit Belirlilik Katsayısı ve Basit Korelasyon Katsayısı, Model için F - Testi, Kalıntı (Hata) Analizi ; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
1. Hipotez testinin mantığını açıklayabilecektir | 16, 6, 9 | A |
1.1 Hipotez testinin çıkarımsal istatistikteki yerini açıklar | A | |
1.2 Uygun sıfır ve alternatif hipotezleri oluşturur | A | |
1.3 Tip I ve II hatalarını ve olasılıklarını tanımlar | A | |
2. Tek örnekli hipotez testini aktarabilecektir | 16, 6, 9 | A |
2.1 Anakütle ortalaması için z testinde kritik değer ve p – değerlerini kullanır | A | |
2.2 Anakütle ortalaması için t testinde kritik değer ve p – değerlerini kullanır | A | |
2.3 Anakütle oranı için z testinde kritik değer ve p – değerlerini kullanır | A | |
3. Tek örnekli hipotez testi için teknolojiyi kullanabilecektir | 16, 6, 9 | A |
3.1 Excel ile tek örnek testini yapar | A | |
3.2 SPSS ile tek örnek testini yapar | A | |
4. İki örnekli hipotez testinin yerini belirleyebilecektir | 16, 6, 9 | A |
4.1 Örneklerin bağımsız olması durumunda iki anakütle ortalamasını kıyaslar | A | |
4.2 Verinin bağımsız örneklerden geldiğini ve eşleştirilmiş olduğunu tanır | A | |
4.3 Eşleştirilmiş veriler için iki anakütle ortalamasını kıyaslar | A | |
5. İki örnekli hipotez testi için teknolojiyi kullanabilecektir | 16, 6, 9 | A |
5.1 Excel ile iki örnek testini yapar | A | |
5.2 SPSS ile iki örnek testini yapar | A | |
6. Varyans analizini anlatabilecektir | 16, 6, 9 | A |
6.1 Deneysel tasarım için temel terminolojiyi ve kavramları açıklar | A | |
6.2 Tek yönlü varyans analizini kullanarak değişik sayıdaki anakütle ortalamasını kıyaslar | A | |
6.3 Deney etkileri ve grup etkilerini tesadüfi grup tasarımı kullanarak kıyaslar | A | |
7. Basit regresyon analizini kullanabilecektir | 16, 6, 9 | A |
7.1 Basit doğrusal regresyon modelini açıklar | A | |
7.2 Basit doğrusal regresyonun varsayımlarını ve standart hatayı tanımlar | A | |
7.3 Basit belirlilik katsayısını ve basit korelasyon katsayısını yorumlar | A |
Öğretim Yöntemleri: | 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Hipotez Testine Giriş | |
2 | Hipotez Testi için Beş – Aşama prosedürü | |
3 | Anakütle Ortalaması için z ve t testleri , Anakütle Oranı için z Testi | |
4 | Örnek Büyüklüğünün Belirlenmesi, Ki – Kare Dağılımı ve Anakütle Varyansı için İstatistiksel Çıkarım | |
5 | Excel ve SPSS ile Tek Örneklem Hipotez Testi | |
6 | İki Örnekleme Dayalı İstatistiksel Çıkarım | |
7 | Büyük ve Bağımsız Örneklemlerle İki Anakütle Oran ve varyansının Kıyaslanması | |
8 | Excel ve SPSS ile İki Örneklem Testi | |
9 | Deneysel Tasarım ve Varyans Analizi | |
10 | İki Yönlü Varyans Analizi | |
11 | Ki – Kare Testleri | |
12 | Basit Regresyon Analizi | |
13 | Regresyon Analizi - Güven ve Tahmin Aralıkları | |
14 | Basit Belirlilik Katsayısı ve Basit Korelasyon Katsayısı, Model için F - Testi, Kalıntı (Hata) Analizi |
Kaynak |
[1] http://mebis.medipol.edu.tr adresinde yayınlanacak olan ilgili bağlantılar |
[2] Bruce L. Bowerman, Richard T. O'Connell, Emily S. Murphree, James B. Orris (2013), İşletme İstatistiğinin Temelleri, 4.basımdan Çeviri, Çeviri Editörleri: N.Orhunbilge, M.Can, Ş.Er, Nobel Akademik Yayıncılık [3] David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams (2011), Statistics for Business and Economics, Eleventh Edition, South-Western Cengage Learning |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Bilişim ve yönetim alanında teorik bilgileri tanımlar. | ||||||
2 | Bilişim ve yönetim alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
3 | Bilişim ve yönetim alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır. | X | |||||
4 | Bilişim ve yönetim alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
5 | Bilişim projeleri hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | ||||||
6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | ||||||
7 | Bilişim ve yönetim alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır | X | |||||
8 | En az A1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar. | ||||||
9 | Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır. | ||||||
10 | Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır. | ||||||
11 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | X | |||||
12 | Masaüstü, mobil, web gibi farklı platform yazılımlarını tek başına ve/veya bir ekip içerisinde yazar. |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
Toplam | 100 |