Ders Detayı
Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİK II | HVY2234160 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ders Programı | Çarşamba 15:30-16:15 Çarşamba 16:30-17:15 Çarşamba 17:30-18:15 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
| Dersi Verenler | Öğr.Gör.Dr. Tuğba DAYIOĞLU |
| 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 | Havacılık yönetimi alanında teorik bilgileri tanımlar. | ||||||
| 2 | Havacılık yönetimi alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
| 3 | Havacılık yönetimi alanında gerekli en az bir bilgisayar programını kullanır. | X | |||||
| 4 | Havacılık yönetimi alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
| 5 | Alanına dair projeler hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | ||||||
| 6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin bilinciyle Havacılık yönetimi alanında gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | X | |||||
| 7 | Havacılık yönetimi alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır. | ||||||
| 8 | En az A2 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 temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | X | |||||
| 12 | Havacılık yönetimi sektörlerindeki sorunlar karşısında hem mikro hem makro çerçevede uygun öneriler sunar. | ||||||
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 | HVY2234160 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ders Programı | Çarşamba 15:30-16:15 Çarşamba 16:30-17:15 Çarşamba 17:30-18:15 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
| Dersi Verenler | Öğr.Gör.Dr. Tuğba DAYIOĞLU |
| 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 | Havacılık yönetimi alanında teorik bilgileri tanımlar. | ||||||
| 2 | Havacılık yönetimi alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
| 3 | Havacılık yönetimi alanında gerekli en az bir bilgisayar programını kullanır. | X | |||||
| 4 | Havacılık yönetimi alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
| 5 | Alanına dair projeler hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | ||||||
| 6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin bilinciyle Havacılık yönetimi alanında gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | X | |||||
| 7 | Havacılık yönetimi alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır. | ||||||
| 8 | En az A2 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 temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | X | |||||
| 12 | Havacılık yönetimi sektörlerindeki sorunlar karşısında hem mikro hem makro çerçevede uygun öneriler sunar. | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |