Course Name Code Semester T+U Hours Credit ECTS
Bilgisayar Destekli Istatistik KAL 502 0 3 + 0 3 6
Precondition Courses
Recommended Optional Courses
Course Language Türkçe
Course Level Yüksek Lisans
Course Type Zorunlu
Course Coordinator Prof.Dr. BAYRAM TOPAL
Course Lecturers Prof.Dr. BAYRAM TOPAL,
Course Assistants
Course Category
Course Objective İşletmelerde her gün çok sayıda veri bilgisayar ortamlarında toplanmaktadır. Bu verilerin istatistik teknikler kullanılarak analiz edilmesi ve veriden bilgiye dönüştürülmesi ile faydalı sonuçlara ulaşmak mümkün olacaktır. Dersin amacı veride mevcut fakat gizli kalmış olan bu faydalı bilgileri elde ederek işletmede müşteri memnuniyeti olgusunu geliştirecek çalışmalara ışık tutmaktır.
Course Content Betimsel istatistikler, Grafiksel gösterimler, İstatistik karar verme hipotez testleri, Ki kare analizleri, Varyans analizi, Regresyon analizi, çoklu regresyon ve korelasyon, Kümeleme analizi
# Course Learning Outcomes Teaching Methods Assessment Methods
Week Course Topics Preliminary Preparation
1 Veri analizi ile ilgili, temel kavramlar, veri toplama ve veri ölçüm yöntemleri
2 Verilerilerin temizlenmesi, sınıflanması düzenlenmesi ve analize hazırlanması
3 Verilerin frekans dağılımı ve çapraz tablolara dönüştürülmesi, grafiklerle gösterilmesi
4 Merkezi eğilim ölçüleri, sapma ölçüleri asimetri ve basıklık ölçüleri ile betimlenmesi
5 Parametrik hipotez testleri ve güven aralıklarının oluşturulması
6 Parametrik olmayan testler
7 Değişkenler arası ilişkiler: korelasyon, determinasyon, kısmi korelasyon ve sıra korelasyonu
8 Regresyon analizi, en küçük kareler yöntemi, basit doğrusal, eğrisel regresyon analizi
9 Çoklu regresyona analizi, regresyon modelinin ve parametrelerin testi
10 Ki kare dağılımı ve çapraz tablolarda bağımsızlık testleri
11 F dağılımı, Varyans anaizi, tek ve çok yönlü varyans analizi
12 Çok değişkenli istatistik teknikler: Diskriminant analizi, faktör analizi
13 Kümeleme analizi
14 Veri analizi için SPSS ve Minitab kullanımı
Resources
Course Notes
Course Resources 1.Statisticval Methods- For Business and Economics; 4th edi., Donald L. Harnett; Ashok K. Soni; Addison-Wesley Pub. Comp., 1991.
2.Özdamar, K., Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi I ve II , Kaan Kitabevi, 2004
3.Anderson, T, W., An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, John Wiley, 2003
4.Johnson, R,A., Wichern, D, W.,Applied Multivariate Statistical Analysis, Pearson Ed., 2001
Week Documents Description size
0 Bölüm 8 Olasılık Teoremleri 0.13 MB
0 Bölüm 9 Şartlı olasılık ve Bayes 0.33 MB
Order Program Outcomes Level of Contribution
1 2 3 4 5
Evaluation System
Semester Studies Contribution Rate
1. Ödev 100
Total 100
1. Final 60
1. Yıl İçinin Başarıya 40
Total 100
ECTS - Workload Activity Quantity Time (Hours) Total Workload (Hours)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 2 32
Ara Sınav 1 15 15
Kısa Sınav 1 10 10
Ödev 2 15 30
Performans Görevi (Laboratuvar) 1 30 30
Total Workload 165
Total Workload / 25 (Hours) 6.6
dersAKTSKredisi 6