DERS ADI

: İstatistik için Hesaplama Araçları I

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
İST 1051 İstatistik için Hesaplama Araçları I ZORUNLU 2 0 0 4

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. ENGİN YILDIZTEPE

Dersi Alan Birimler

İstatistik
İstatistik (İ.Ö)

Dersin Amacı

İstatistiksel paket programları ve R dilini kullanabilmek için öğrencilerin temel bilgileri elde etmesini sağlamak ve temel istatistiksel hesaplamaları paket programlar ve R aracılığıyla yapmayı öğrenmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   İstatistik ile ilgili bazı hazır yazılımları kullanabilme
2   Veri tanımlayabilme
3   Veri girişini yapabilme
4   Veri düzenleme
5   Tanımlayıcı istatistikleri hesaplama
6   Tablo ve grafik oluşturma
7   Temel R komutlarını kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Minitab, SPSS ve R ile tanışma
2 Paket programların temel özellikleri, veri girişi
3 R veri yapıları
4 Veri manipülasyonu
5 Paket programlar ve R ile temel matematiksel hesaplamalar
6 Kombinasyon, Permütasyon
7 Frekans tabloları ve tanımlayıcı istatistikler
8 Merkezi Eğilim Ölçüleri
9 Merkezi Yayılım Ölçüleri
10 Nitel Veriler için Grafikler
11 Nicel Veriler için Grafikler
12 Rassal veri üretme, rassal örneklem oluşturma

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
1.Braun, J., & Murdoch, D. J. (2016). A first course in statistical programming with R. 2nd Ed., Cambridge: Cambridge University Press.
2.Meyers, L. S., Gamst, G. C., & Guarino, A. J. (2013). Performing data analysis using IBM SPSS. John Wiley & Sons.
3.Minitab manuals
Yardımcı kaynaklar:
1.Dalgaard, P. (2008). Introductory statistics with R. Springer Science & Business Media.
2.Kabacoff, R. I. (2015). R in action: data analysis and graphics with R. Simon and Schuster.
3.Long, J. D., & Teetor, P. (2019). R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics. O'Reilly Media.
4.Cebeci, Zeynel. (2020). Veri Biliminde R ile Veri Önişleme. Nobel Akademik Yayıncılık.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, sunum, bilgisayar uygulamaları ve problem çözme.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ1 1. Vize
2 FN Final
3 BNS BNS VZ1 * 0.50 + FN * 0.50
4 BUT Bütünleme Notu
5 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ1 * 0.50 + BUT * 0.50


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavlar değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: engin.yildiztepe@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 86 04
e-posta: sedat.capar@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 86 01

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 2 28
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 1 14
Vize Sınavına Hazırlık 1 23 23
Final Sınavına Hazırlık 1 27 27
Ödev Hazırlama 1 4 4
Vize Sınavı 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 100

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14
ÖK.155
ÖK.255
ÖK.355
ÖK.455
ÖK.555
ÖK.655
ÖK.755