Ders Detayı
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
İSTATİSTİK II | MIS2252810 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
Ders Programı | Perşembe 11:00-11:45 Perşembe 12:00-12:45 Perşembe 12:45-13:30 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler |
Dersin Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Zorunlu |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Esra BAYTÖREN |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Esra BAYTÖREN |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Öğrencilerin çıkarımsal istatistiklerin mantığını anlamaları ve basit işletme problemlerine hipotez testi ve regresyon analizi uygulayabilmeleri amaçlanmaktadır. |
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 ,Kii – 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 testlerinin mantığını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
1.1 Hipotez testinin çıkarımsal istatistikteki yerini açıklar | ||
1.2 Sıfır ve alternatif hipotezlerini oluşturur | ||
1.3 Tip I ve II hatalarını ve olasılıklarını açıklar | ||
2. Tek örnekli ve iki örnekli hipotez testlerini açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
2.1 Anakütle ortalaması için z testinde ve t testinde kritik değer ve p–değerlerini kullanır | ||
2.2 Örneklerin bağımsız olması durumunda iki anakütle ortalamasını kıyaslar | ||
2.3 Eşleştirilmiş veriler için iki anakütle ortalamasını kıyaslar | ||
3. Tek örnekli hipotez testi ve İki örnekli hipotez testini yapabilmek için bilgisayar programı kullanabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
3.1 Excel ile tek örnek ve iki örnek testini yapar | ||
3.2 SPSS ile tek örnek testi ve iki örnek testini yapar | ||
4. Varyans analizini açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
4.1 Deneysel tasarım için temel terminolojiyi ve kavramları açıklar | ||
4.2 Tek yönlü varyans analizini kullanarak değişik sayıdaki anakütle ortalamasını kıyaslar | ||
4.3 Deney etkileri ve grup etkilerini tesadüfi grup tasarımı kullanarak kıyaslar | ||
5. Ki–kare testlerini tanımlayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
5.1 Ki–kare dağılımının özelliklerini tanımlar | ||
5.2 Ki–kare tablosunu kullanır | ||
6. Basit regresyon analizini kullanabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
6.1 Basit doğrusal regresyon modelini açıklar | ||
6.2 Basit regresyonun varsayımlarını tanımlar | ||
6.3 Basit belirlilik katsayısını ve basit korelasyon katsayısını hesaplar |
Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, G: Kısa 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 | Kii – 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] Statistics for Business and Economics, 14th edition, McClave, Benson, Sincich, Pearson, 2022 [2] Statistics for Business and Economics, 11th Edition, David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams, South-Western Cengage Learning, 2011 |
[3] İşletme İstatistiğinin Temelleri, 4.basımdan Çeviri, Çeviri Editörleri: N.Orhunbilge, M.Can, Ş.Er, Nobel Akademik Yayıncılık, 2018 [4] Ders Notları |
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 değerlendirilir. | ||||||
7 | Bilişim ve yönetim alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır. | ||||||
8 | En az A1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar. | X | |||||
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 | 3 | 42 | |||
Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 | |||
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 7 | 5 | 35 | |||
Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 2 | 17 | 34 | |||
Ara Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 39 | 39 | |||
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 | MIS2252810 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
Ders Programı | Perşembe 11:00-11:45 Perşembe 12:00-12:45 Perşembe 12:45-13:30 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler |
Dersin Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Zorunlu |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Esra BAYTÖREN |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Esra BAYTÖREN |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Öğrencilerin çıkarımsal istatistiklerin mantığını anlamaları ve basit işletme problemlerine hipotez testi ve regresyon analizi uygulayabilmeleri amaçlanmaktadır. |
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 ,Kii – 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 testlerinin mantığını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
1.1 Hipotez testinin çıkarımsal istatistikteki yerini açıklar | ||
1.2 Sıfır ve alternatif hipotezlerini oluşturur | ||
1.3 Tip I ve II hatalarını ve olasılıklarını açıklar | ||
2. Tek örnekli ve iki örnekli hipotez testlerini açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
2.1 Anakütle ortalaması için z testinde ve t testinde kritik değer ve p–değerlerini kullanır | ||
2.2 Örneklerin bağımsız olması durumunda iki anakütle ortalamasını kıyaslar | ||
2.3 Eşleştirilmiş veriler için iki anakütle ortalamasını kıyaslar | ||
3. Tek örnekli hipotez testi ve İki örnekli hipotez testini yapabilmek için bilgisayar programı kullanabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
3.1 Excel ile tek örnek ve iki örnek testini yapar | ||
3.2 SPSS ile tek örnek testi ve iki örnek testini yapar | ||
4. Varyans analizini açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
4.1 Deneysel tasarım için temel terminolojiyi ve kavramları açıklar | ||
4.2 Tek yönlü varyans analizini kullanarak değişik sayıdaki anakütle ortalamasını kıyaslar | ||
4.3 Deney etkileri ve grup etkilerini tesadüfi grup tasarımı kullanarak kıyaslar | ||
5. Ki–kare testlerini tanımlayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
5.1 Ki–kare dağılımının özelliklerini tanımlar | ||
5.2 Ki–kare tablosunu kullanır | ||
6. Basit regresyon analizini kullanabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A, E, G |
6.1 Basit doğrusal regresyon modelini açıklar | ||
6.2 Basit regresyonun varsayımlarını tanımlar | ||
6.3 Basit belirlilik katsayısını ve basit korelasyon katsayısını hesaplar |
Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, G: Kısa 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 | Kii – 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] Statistics for Business and Economics, 14th edition, McClave, Benson, Sincich, Pearson, 2022 [2] Statistics for Business and Economics, 11th Edition, David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams, South-Western Cengage Learning, 2011 |
[3] İşletme İstatistiğinin Temelleri, 4.basımdan Çeviri, Çeviri Editörleri: N.Orhunbilge, M.Can, Ş.Er, Nobel Akademik Yayıncılık, 2018 [4] Ders Notları |
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 değerlendirilir. | ||||||
7 | Bilişim ve yönetim alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır. | ||||||
8 | En az A1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar. | X | |||||
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 |