Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 4201	İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER	SEÇMELİ	4	0	0	7

Dersi Veren Birim

Matematik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ÖZLEM EGE ORUÇ

Dersi Alan Birimler

Matematik (İ.Ö)
Matematik

Dersin Amacı

Dersin temel amacı öğrencileri bazı temel istatistik kavramları ile tanıştırmak ve veri analizi için kullanılan temel istatistik yöntemlerini öğretmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Tanımlayıcı istatistiği, veriyi garfiklerle ve nümerik olarak tanımlayabilimeyi
2	İstatistiksel çıkarsamayı, örnekleme dağılımlarını ve merkezi limit teoremini ne zaman ve nasıl kullanılacağını,
3	Nokta ve aralık tahmini, hipotez testlerinin temel kavramlarını anlayarak uygulamayı
4	Tek ve iki kitle parametresi için hipotez testi uygulamayı
5	Ki-kare istatistiğinin, uyum iyiliği ve bağımsızlık için ne zaman ve nasıl kullanacağını
6	Basit doğrusal regresyon modelleri kullanarak doğruya uyumu kontrol edebilmeyi

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Tanımlayıcı istatistik, Veri, Veri türleri
2	Veriyi grafiklerle tanımlama(pasta grafiği, çubuk grafiği, gövde yaprak diyagramı , kutu garfiği histogram vb)
3	Veriyi nümerik olarak tanımlama(merkezi eğilim öçüleri)
4	Veriyi nümerik olarak tanımlama(Değişim öçüleri)
5	İstatistiksel Çıkarsama veÖrnekleme Dağılımları (Z, Ki_kare, t, F), merkezi limit teoremi
6	Nokta kestirimi
7	Tek örnekleme Dayalı Çıkarsama: Güven Aralığı Tahmini
8	Tek örnekleme Dayalı Çıkarsama: Hipotez Testleri
9	Ara sınav
10	Testin Gücü
11	İki örnekleme Dayalı Çıkarsama: Güven Aralığı Tahmini
12	İki örnekleme Dayalı Çıkarsama: Hipotez Testleri
13	Ki-Kare istatistiğinin uygulamaları
14	Basit Doğrusal Regresyon

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1)Richard J. Larsen (Author), Morris L. Marx ,Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications (4th Edition)
2) James T. McClave , Terry T Sincich Statistics 13th Edition, Kindle Edition

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sta4201, dersleri ve sınavlarıiçerecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	FN	Final
3	BNS	BNS	VZ * 0.40 + FN * 0.60
4	BUT	BÜTÜNLEME
5	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	VZ * 0.40 + BUT * 0.60

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

%40(midterm sınavı )+%60( final sınavı )

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Her hafta işlenecek konularla ilgili bölümleri okuyarak, derse gelmeniz ve tartışmalara katılmak başarılı olmanız için gerekleridir. Gerek derslerde, gerekse de sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. Lisans öğretim yönetmeliğini www.fef.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Prof.Dr.Özlem EGE ORUÇ
DEU. Fen Fakültesi İstatistik Bölümü B113
e-mail: ozlem.ege@deu.edu.tr
Tel: 0232 3018558

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Çarşamba 11:00-12:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	4	56
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	4	56
Vize Sınavına Hazırlık	1	21	21
Final Sınavına Hazırlık	1	32	32
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			169

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.3	PK.13
ÖK.1	5	4	5
ÖK.2	5	4	5
ÖK.3	5	4	5
ÖK.4	5	4	5
ÖK.5	5	4	5
ÖK.6	5	4	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI