Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İSTATİSTİK II-Bahar Dönemi3+035
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin KoordinatörüDr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY
Dersi VerenlerDr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıÖğrencilerin çıkarımsal istatistiğin mantığını anlaması ve basit işletme problerinde hipotez testleri ve regresyon analizini uygulamasıdır.
Dersin İçeriğiBu 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 KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Hipotez testinin mantığını açıklayabilecektir 16, 6, 9A
1.1 Hipotez testinin çıkarımsal istatistikteki yerini açıklarA
1.2 Uygun sıfır ve alternatif hipotezleri oluştururA
1.3 Tip I ve II hatalarını ve olasılıklarını tanımlarA
2. Tek örnekli hipotez testini aktarabilecektir 16, 6, 9A
2.1 Anakütle ortalaması için z testinde kritik değer ve p – değerlerini kullanırA
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 kullanırA
3. Tek örnekli hipotez testi için teknolojiyi kullanabilecektir 16, 6, 9A
3.1 Excel ile tek örnek testini yaparA
3.2 SPSS ile tek örnek testini yaparA
4. İki örnekli hipotez testinin yerini belirleyebilecektir16, 6, 9A
4.1 Örneklerin bağımsız olması durumunda iki anakütle ortalamasını kıyaslarA
4.2 Verinin bağımsız örneklerden geldiğini ve eşleştirilmiş olduğunu tanırA
4.3 Eşleştirilmiş veriler için iki anakütle ortalamasını kıyaslarA
5. İki örnekli hipotez testi için teknolojiyi kullanabilecektir 16, 6, 9A
5.1 Excel ile iki örnek testini yaparA
5.2 SPSS ile iki örnek testini yaparA
6. Varyans analizini anlatabilecektir 16, 6, 9A
6.1 Deneysel tasarım için temel terminolojiyi ve kavramları açıklarA
6.2 Tek yönlü varyans analizini kullanarak değişik sayıdaki anakütle ortalamasını kıyaslarA
6.3 Deney etkileri ve grup etkilerini tesadüfi grup tasarımı kullanarak kıyaslarA
7. Basit regresyon analizini kullanabilecektir 16, 6, 9A
7.1 Basit doğrusal regresyon modelini açıklarA
7.2 Basit doğrusal regresyonun varsayımlarını ve standart hatayı tanımlarA
7.3 Basit belirlilik katsayısını ve basit korelasyon katsayısını yorumlarA
Öğretim Yöntemleri:16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Hipotez Testine Giriş
2 Hipotez Testi için Beş – Aşama prosedürü
3Anakütle Ortalaması için z ve t testleri , Anakütle Oranı için z Testi
4Örnek Büyüklüğünün Belirlenmesi, Ki – Kare Dağılımı ve Anakütle Varyansı için İstatistiksel Çıkarım
5 Excel ve SPSS ile Tek Örneklem Hipotez Testi
6İki Örnekleme Dayalı İstatistiksel Çıkarım
7Büyük ve Bağımsız Örneklemlerle İki Anakütle Oran ve varyansının Kıyaslanması
8Excel ve SPSS ile İki Örneklem Testi
9 Deneysel Tasarım ve Varyans Analizi
10İki Yönlü Varyans Analizi
11Ki – Kare Testleri
12Basit 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
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
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 DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 40
Genel Sınavın Başarıya Oranı 60
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati14228
Rehberli Problem Çözme14228
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi515
Okul Dışı Diğer Faaliyetler12020
Proje Sunumu / Seminer122
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı21020
Ara Sınav ve Hazırlığı11616
Genel Sınav ve Hazırlığı13131
Performans Görevi, Bakım Planı000
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

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İSTATİSTİK II-Bahar Dönemi3+035
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin KoordinatörüDr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY
Dersi VerenlerDr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıÖğrencilerin çıkarımsal istatistiğin mantığını anlaması ve basit işletme problerinde hipotez testleri ve regresyon analizini uygulamasıdır.
Dersin İçeriğiBu 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 KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Hipotez testinin mantığını açıklayabilecektir 16, 6, 9A
1.1 Hipotez testinin çıkarımsal istatistikteki yerini açıklarA
1.2 Uygun sıfır ve alternatif hipotezleri oluştururA
1.3 Tip I ve II hatalarını ve olasılıklarını tanımlarA
2. Tek örnekli hipotez testini aktarabilecektir 16, 6, 9A
2.1 Anakütle ortalaması için z testinde kritik değer ve p – değerlerini kullanırA
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 kullanırA
3. Tek örnekli hipotez testi için teknolojiyi kullanabilecektir 16, 6, 9A
3.1 Excel ile tek örnek testini yaparA
3.2 SPSS ile tek örnek testini yaparA
4. İki örnekli hipotez testinin yerini belirleyebilecektir16, 6, 9A
4.1 Örneklerin bağımsız olması durumunda iki anakütle ortalamasını kıyaslarA
4.2 Verinin bağımsız örneklerden geldiğini ve eşleştirilmiş olduğunu tanırA
4.3 Eşleştirilmiş veriler için iki anakütle ortalamasını kıyaslarA
5. İki örnekli hipotez testi için teknolojiyi kullanabilecektir 16, 6, 9A
5.1 Excel ile iki örnek testini yaparA
5.2 SPSS ile iki örnek testini yaparA
6. Varyans analizini anlatabilecektir 16, 6, 9A
6.1 Deneysel tasarım için temel terminolojiyi ve kavramları açıklarA
6.2 Tek yönlü varyans analizini kullanarak değişik sayıdaki anakütle ortalamasını kıyaslarA
6.3 Deney etkileri ve grup etkilerini tesadüfi grup tasarımı kullanarak kıyaslarA
7. Basit regresyon analizini kullanabilecektir 16, 6, 9A
7.1 Basit doğrusal regresyon modelini açıklarA
7.2 Basit doğrusal regresyonun varsayımlarını ve standart hatayı tanımlarA
7.3 Basit belirlilik katsayısını ve basit korelasyon katsayısını yorumlarA
Öğretim Yöntemleri:16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Hipotez Testine Giriş
2 Hipotez Testi için Beş – Aşama prosedürü
3Anakütle Ortalaması için z ve t testleri , Anakütle Oranı için z Testi
4Örnek Büyüklüğünün Belirlenmesi, Ki – Kare Dağılımı ve Anakütle Varyansı için İstatistiksel Çıkarım
5 Excel ve SPSS ile Tek Örneklem Hipotez Testi
6İki Örnekleme Dayalı İstatistiksel Çıkarım
7Büyük ve Bağımsız Örneklemlerle İki Anakütle Oran ve varyansının Kıyaslanması
8Excel ve SPSS ile İki Örneklem Testi
9 Deneysel Tasarım ve Varyans Analizi
10İki Yönlü Varyans Analizi
11Ki – Kare Testleri
12Basit 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
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
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 DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 40
Genel Sınavın Başarıya Oranı 60
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 06/07/2022 - 15:07Son Güncelleme Tarihi: 06/07/2022 - 15:09