| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İstatistik ve Uygulamaları | YBS 202 | 4 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. NİHAL SÜTÜTEMİZ |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. BAYRAM TOPAL, Prof.Dr. AYKUT HAMİT TURAN, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | İstatistik ile ilgili temel kavramların öğrenciye kazandırılması, sosyal bilimler ve bilişim sistemleri açısından istatistik biliminin konumunun öğretilmesi, bu alanda yetişen öğrencilerin temel istatistiksel analizleri yapabilmeleri, yorumlayabilmeleri ve karar sürecinde etkin bir şekilde kullanabilmeleri açısından temel yeterliliklerin kazandırılması |
| Dersin İçeriği | Temel İstatistiksel kavramlar, Örnekleme Teorisi, Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistiksel teknikler, Olasılık kavramı ve istatistik bilimi içindeki yeri, sürekli ve kesikli olasılık dağılımları, İstatistiksel tahminleme, hipotez testleri, varyans analizi, regresyon, korelasyon ve Ki-Kare analizleri Excel uygulamaları ile birlikte sunulacaktır. Ayrıca Parametrik olmayan istatistiksel testler ve kullanım yerleri de ayrıca işlenecektir. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | İstatistik biliminin amacını, kapsamını ve önemini bilip, açıklayabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Beyin Fırtınası, Örnek Olay, | Sınav , Sözlü Sınav, Ödev, |
| 2 | İstatistiksel analiz süreçlerine başlamadan yapılacak, veri toplama, derleme ve örnekleme gibi ön adımları eksiksiz ve verimli bir şekilde uygulayabilmek | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Grup Çalışması, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, | Ödev, Proje / Tasarım, |
| 3 | Olasılık kavramının istatistik bilimi içerisindeki yerini kavrayabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Örnek Olay, | Sınav , Sözlü Sınav, Ödev, |
| 4 | Yönetim ve İstatistik bilimleri arasındaki ilişkiyi kavrayıp, yorumlayabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Beyin Fırtınası, Örnek Olay, | Sınav , Sözlü Sınav, Ödev, |
| 5 | Elde edilmiş veriye uygulanabilecek analiz türleri hakkında temel yeterlilikleri sağlamak | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Grup Çalışması, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, | Ödev, Proje / Tasarım, |
| 6 | Farklı türdeki verilere hangi analiz türünün uygulayabileceğini kavrayabilmek | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Grup Çalışması, Beyin Fırtınası, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, | Ödev, Proje / Tasarım, |
| 7 | İstatistiksel analizler sonucunda elde edilebilecek sonuçların kararlara dönüştürebilecek şekilde yorumlayabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Grup Çalışması, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, | Sınav , Sözlü Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 8 | İstatistiksel analiz sürecinde kullanılan yazılımları yeterli seviyede kullanabilmek | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Proje Temelli Öğrenme , | Ödev, Proje / Tasarım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | İstatistiğe Giriş | Ders Notları / Anderson 1-29 |
| 2 | Veri Toplama ve Örnekleme | Ders Notları / Anderson 1-29 |
| 3 | Tanımlayıcı İstatistikler - Görsel ve Tablo Teknikleri | Ders Notları / Anderson 30-88 |
| 4 | Tanımlayıcı İstatistikler - Sayısal Teknikler | Ders Notları / Anderson 89-154 |
| 5 | Olasılığa Giriş | Ders Notları / Keller 175-236 |
| 6 | Kesikli Olasılık Dağılımları | Ders Notları / Keller 237-262 |
| 7 | Sürekli Olasılık Dağılımları | Ders Notları / Keller 263-306 |
| 8 | ARA SINAV | |
| 9 | İstatistiksel Tahminleme | Ders Notları / Keller 335-359 |
| 10 | Hipotez Testleri | Ders Notları / Anderson 347-392 |
| 11 | Varyans Analizi | Ders Notları / Keller 525-596 |
| 12 | İlişkisel Veri Analizi (Regresyon ve Korelasyon Analizi) | Ders Notları / Keller 633-729 |
| 13 | Nitel Veri Analizi (Ki-Kare) | Ders Notları / Keller 596-632 |
| 14 | Parametrik Olmayan Testler | Ders Notları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | İstatistik Dersi Ders Notları |
| Ders Kaynakları | 1-) Essentials of Modern Business Statistics with Microsoft® Excel, David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams, 3e, 2007 |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 2 | İşletmenin temel fonksiyonları olan üretim, pazarlama, muhasebe, finans ve insan kaynakları, sayısal yöntemler ve yönetim organizasyon alanında gerekli bilgilere sahip olur. | X | |||||
| 3 | Yönetim bilişim sistemlerini teknik, örgütsel ve yönetsel açıdan tanımlayabilir, yerel, ulusal ve küresel boyutlarını kavrayabilir. | X | |||||
| 4 | Yönetim bilişim sistemlerinin multidisipliner bir alan olduğunun farkında olur ve diğer disiplinler ile ilişkisini kurabilir. | X | |||||
| 5 | Analitik düşünüp, gerçek hayat problemleri karşısında kazandığı bilgi ve becerileri kullanıp çözüm üretebilir. | X | |||||
| 6 | İşletmede farklı alanlarda kullanılan veya kullanılabilecek bilişim teknoloji ve sistemlerini tanır. | X | |||||
| 7 | İşletmede farklı alanlarda bilişim teknoloji ve sistemlerini kullanarak sorun çözebilir ve karar alıcıları destekler. | X | |||||
| 8 | Bilişim projelerine teknik ve yönetsel katkı verebilir ve sorumluluk alabilir. | X | |||||
| 9 | Bilişim teknoloji ve sistemleri alanında hızlı değişimi takip eder ve sürekli kendini yeniler. | X | |||||
| 10 | Bilişim teknoloji ve sistemleri konusunda sahip olduğu birikimini, yaşanan güncel gelişmeleri ve gelişen eğilimleri, her türlü iletişim aracını kullanarak aktarabilir, gerektiği durumlarda bunu en az bir yabancı dili kullanarak yapabilir. | X | |||||
| 11 | Sosyal ve teknik alanları birleştirebilecek disiplinlerarası çalışmalar için fikirler üretebilir ve bu fikirleri uygulamaya geçirebilir. | X | |||||
| 12 | Programlama mantığını bilir ve güncel bir programlama dili kullanabilir. | ||||||
| 13 | Bir bilişim sistemi için gerekli ihtiyaçları analiz edip, sisteme ait veritabanın analiz, dizayn ve implementasyon aşamalarındaki süreçlere hakim olur. | ||||||
| 14 | Kurumsal bilişim sistemlerinin yönetsel/fonksiyonel uygulamalarına hakim olur. | ||||||
| 15 | Yenilikçi ve yaratıcı fikirler üretebilir ve bu fikirleri uygulamaya geçirebilir. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | İstatistik biliminin amacını, kapsamını ve önemini bilip, açıklayabilmek | ||||||||||||||
| 2 | İstatistiksel analiz süreçlerine başlamadan yapılacak, veri toplama, derleme ve örnekleme gibi ön adımları eksiksiz ve verimli bir şekilde uygulayabilmek | ||||||||||||||
| 3 | Olasılık kavramının istatistik bilimi içerisindeki yerini kavrayabilmek | ||||||||||||||
| 4 | Yönetim ve İstatistik bilimleri arasındaki ilişkiyi kavrayıp, yorumlayabilmek | ||||||||||||||
| 5 | Elde edilmiş veriye uygulanabilecek analiz türleri hakkında temel yeterlilikleri sağlamak | ||||||||||||||
| 6 | Farklı türdeki verilere hangi analiz türünün uygulayabileceğini kavrayabilmek | ||||||||||||||
| 7 | İstatistiksel analizler sonucunda elde edilebilecek sonuçların kararlara dönüştürebilecek şekilde yorumlayabilmek | ||||||||||||||
| 8 | İstatistiksel analiz sürecinde kullanılan yazılımları yeterli seviyede kullanabilmek |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 60 |
| 1. Kısa Sınav | 10 |
| 1. Ödev | 15 |
| 2. Ödev | 15 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 4 | 64 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 2 | 10 | 20 |
| Final | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 167 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,68 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||