Course Detail
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİK II | ITF2252810 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Course Program | Cuma 13:30-14:15 Cuma 14:30-15:15 Cuma 15:30-16:15 Cumartesi 13:30-14:15 Cumartesi 14:30-15:15 Cumartesi 15:30-16:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Zorunlu |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Esra BAYTÖREN |
| Name of Lecturer(s) | Dr.Öğr.Üye. Recep ÖZSÜRÜNÇ |
| Assistant(s) | |
| Aim | Öğrencilerin çıkarımsal istatistiklerin mantığını anlamaları ve basit işletme problemlerine hipotez testi ve regresyon analizi uygulayabilmeleri amaçlanmaktadır. |
| 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 ,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 | Teaching Methods | Assessment Methods |
| 1. Hipotez testlerinin mantığını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 5.1 Ki–kare dağılımının özelliklerini tanımlar | ||
| 5.2 Ki–kare tablosunu kullanır | ||
| 6. Basit regresyon analizini kullanabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 6.1 Basit doğrusal regresyon modelini açıklar | ||
| 6.2 Basit regresyonun varsayımlarını tanımlar | ||
| 6.3 Basit belirlilik katsayısını ve basit korelasyon katsayısını hesaplar |
| Teaching Methods: | 10: Tartışma Yöntemi, 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 | 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 |
| Resources |
| [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 |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında teorik bilgileri tanımlar. | ||||||
| 2 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
| 3 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır. | X | |||||
| 4 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
| 5 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında projeler 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 | Uluslararası ticaret ve finansman 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 | Öğrenciler, küresel ticaret, ihracat-ithalat işlemleri, gümrük işlemleri ve dış ticaretin finansmanı alanlarında uzmanlık elde eder. | ||||||
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 | 3 | 42 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 0 | 0 | 0 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 48 | 48 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 60 | 60 | |||
| 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 | ITF2252810 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Course Program | Cuma 13:30-14:15 Cuma 14:30-15:15 Cuma 15:30-16:15 Cumartesi 13:30-14:15 Cumartesi 14:30-15:15 Cumartesi 15:30-16:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Zorunlu |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Esra BAYTÖREN |
| Name of Lecturer(s) | Dr.Öğr.Üye. Recep ÖZSÜRÜNÇ |
| Assistant(s) | |
| Aim | Öğrencilerin çıkarımsal istatistiklerin mantığını anlamaları ve basit işletme problemlerine hipotez testi ve regresyon analizi uygulayabilmeleri amaçlanmaktadır. |
| 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 ,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 | Teaching Methods | Assessment Methods |
| 1. Hipotez testlerinin mantığını açıklayabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 5.1 Ki–kare dağılımının özelliklerini tanımlar | ||
| 5.2 Ki–kare tablosunu kullanır | ||
| 6. Basit regresyon analizini kullanabilecektir. | 10, 16, 6, 9 | A |
| 6.1 Basit doğrusal regresyon modelini açıklar | ||
| 6.2 Basit regresyonun varsayımlarını tanımlar | ||
| 6.3 Basit belirlilik katsayısını ve basit korelasyon katsayısını hesaplar |
| Teaching Methods: | 10: Tartışma Yöntemi, 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 | 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 |
| Resources |
| [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 |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında teorik bilgileri tanımlar. | ||||||
| 2 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | X | |||||
| 3 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır. | X | |||||
| 4 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | ||||||
| 5 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında projeler 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 | Uluslararası ticaret ve finansman 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 | Öğrenciler, küresel ticaret, ihracat-ithalat işlemleri, gümrük işlemleri ve dış ticaretin finansmanı alanlarında uzmanlık elde eder. | ||||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 40 | |
| Rate of Final Exam to Success | 60 | |
| Total | 100 | |