1. Eğitim Bilgi Sistemi
  2. Kalite Yönetimi Pr. (Yl) (Uzaktan Eğitim)
  3. Bilgisayar Destekli İstatistik (2024 - 2025)
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Bilgisayar Destekli İstatistik KAL 502 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. BAYRAM TOPAL
Dersi Verenler Prof.Dr. BAYRAM TOPAL,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

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 etmek için gerekli olan istatistik teknikleri öğretmektir.
Dersin İçeriği

Betimsel istatistikler, Grafiksel gösterimler, İstatistik karar verme hipotez testleri, Ki kare analizleri, Varyans analizi, Regresyon analizi, çoklu regresyon ve korelasyon, Kümeleme analizi

 
Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Çeşitli konularda elde edilen verileri tanımlar, özetler ve görsel olarak açıklar Gezi / Gözlem, Anlatım, Tartışma,
2 Kesikli ve sürekli rassal değişkenlere ait olasılık dağılımlarını ayırt eder ve söz konusu değişkenler için olasılık hesaplar. Tartışma, Anlatım, Gezi / Gözlem,
3 Araştırmaya uygun örnekleme yöntemlerini bilir Tartışma, Anlatım, Gezi / Gözlem,
4 Örneklem istatistiklerinden yararlanarak ana kütle parametrelerini tahmin eder Tartışma, Anlatım, Gezi / Gözlem,
5 Örneklem istatistiklerinden yararlanarak ana kütle parametreleri hakkında karar verir Tartışma, Anlatım, Gezi / Gözlem,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
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
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları

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
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır.
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
6 Sürdürülebilir kalkınma ve kalite sağlama ve iyileştirme alanında gelişmelerin sürdürülebilirliğini sağlamak için yaşam boyu öğrenme ve gelişmeleri izleme ve uygulama gerekliliğini bilir ve bunun için kendini sürekli yenileme becerisine sahip olur.
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6
1 Çeşitli konularda elde edilen verileri tanımlar, özetler ve görsel olarak açıklar
2 Kesikli ve sürekli rassal değişkenlere ait olasılık dağılımlarını ayırt eder ve söz konusu değişkenler için olasılık hesaplar.
3 Araştırmaya uygun örnekleme yöntemlerini bilir
4 Örneklem istatistiklerinden yararlanarak ana kütle parametrelerini tahmin eder
5 Örneklem istatistiklerinden yararlanarak ana kütle parametreleri hakkında karar verir
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ödev 50
2. Ödev 50
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 30
1. Final 70
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)