Course Detail
Course Detail
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİK II | BAN2234160 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Course Program | Perşembe 12:45-13:30 Perşembe 13:30-14:15 Perşembe 14:30-15:15 Cumartesi 12:45-13:30 Cumartesi 13:30-14:15 Cumartesi 14:30-15:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | Türkçe |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Zorunlu |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
| Name of Lecturer(s) | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
| Assistant(s) | |
| Aim | Öğrencilerin çıkarımsal istatistiğin mantığını anlaması ve basit işletme problerinde hipotez testleri ve regresyon analizini uygulamasıdır. |
| Course Content | 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 | Teaching Methods | Assessment Methods |
| 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 |
| Teaching Methods: | 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 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 |
| Resources |
| [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 |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bankacılık ve sigortacılık alanında temel kavramları tanımlar. | ||||||
| 2 | Bankacılık ve sigortacılık teorileriyle ilgili gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
| 3 | Bankacılık ve sigortacılık alanında gerekli bilgisayar programlarını kullanır. | X | |||||
| 4 | Bankacılık ve sigortacılık alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
| 5 | Proje hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | ||||||
| 6 | Bankacılık ve sigortacılık alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır. | X | |||||
| 7 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği ile bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli değerlendirir. | ||||||
| 8 | En az bir yabancı dili ve güncel teknolojileri kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar. | ||||||
| 9 | Etik değerleri ve sosyal hakları benimseyip onları uygular. | ||||||
| 10 | Bankacılık ve sigortacılık alanındaki veriler ışığında analiz edip yorumlar. | ||||||
| 11 | Bankacılık ve sigortacılık alanındaki teorik çalışmalara destek sağlayabilecek diğer disiplinlere (ekonomi, hukuk, işletme vb.) ilişkin bilgileri karşılaştırır. | X | |||||
| 12 | Bankacılık ve sigortacılık sektörlerindeki sorunlar karşısında hem mikro hem de makro anlamda öneriler sunar. | ||||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 40 | |
| Rate of Final Exam to Success | 60 | |
| Total | 100 | |
| ECTS / Workload Table | ||||||
| Activities | Number of | Duration(Hour) | Total Workload(Hour) | |||
| 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 | |||
| Total Workload(Hour) | 150 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(150/30) | 5 | |||||
| ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit. | ||||||
Detail Informations of the Course
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİK II | BAN2234160 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Course Program | Perşembe 12:45-13:30 Perşembe 13:30-14:15 Perşembe 14:30-15:15 Cumartesi 12:45-13:30 Cumartesi 13:30-14:15 Cumartesi 14:30-15:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | Türkçe |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Zorunlu |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
| Name of Lecturer(s) | Dr.Öğr.Üye. Mutlu GÜRSOY |
| Assistant(s) | |
| Aim | Öğrencilerin çıkarımsal istatistiğin mantığını anlaması ve basit işletme problerinde hipotez testleri ve regresyon analizini uygulamasıdır. |
| Course Content | 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 | Teaching Methods | Assessment Methods |
| 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 |
| Teaching Methods: | 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 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 |
| Resources |
| [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 |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bankacılık ve sigortacılık alanında temel kavramları tanımlar. | ||||||
| 2 | Bankacılık ve sigortacılık teorileriyle ilgili gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
| 3 | Bankacılık ve sigortacılık alanında gerekli bilgisayar programlarını kullanır. | X | |||||
| 4 | Bankacılık ve sigortacılık alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
| 5 | Proje hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | ||||||
| 6 | Bankacılık ve sigortacılık alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır. | X | |||||
| 7 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği ile bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli değerlendirir. | ||||||
| 8 | En az bir yabancı dili ve güncel teknolojileri kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar. | ||||||
| 9 | Etik değerleri ve sosyal hakları benimseyip onları uygular. | ||||||
| 10 | Bankacılık ve sigortacılık alanındaki veriler ışığında analiz edip yorumlar. | ||||||
| 11 | Bankacılık ve sigortacılık alanındaki teorik çalışmalara destek sağlayabilecek diğer disiplinlere (ekonomi, hukuk, işletme vb.) ilişkin bilgileri karşılaştırır. | X | |||||
| 12 | Bankacılık ve sigortacılık sektörlerindeki sorunlar karşısında hem mikro hem de makro anlamda öneriler sunar. | ||||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 40 | |
| Rate of Final Exam to Success | 60 | |
| Total | 100 | |