DERS ADI

: İSTATİSTİK I

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
ERA 1401 İSTATİSTİK I SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Ekonometri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Ekonometri (İ.Ö)
Ekonometri

Dersin Amacı

Bu dersin amacı İktisadi ve işletme verilerinin istatistiksel değerlendirmeleri yapabilme, yorumda bulunabilme, temel hesap ve formülasyonları, istatistikî sonuçları kullanabilme becerilerini elde etme, istatistiksel muhakemeyi geliştirmedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Bilim ile istatistiksel yöntemler arasındaki ilişkiyi ortaya koyarak bilimsel bilgi üretmek.
2   İstatistik bilimine ilişkin temel kavramları tanımlamak.
3   Merkezi eğilim ölçüleri ve değişim ölçülerini sıralamak.
4   Frekansları ile sayısal olarak verilmiş veri setini grafikle göstermek.
5   Değişkenleri özelliklerine göre sınıflandırmak
6   Merkezi eğilim ölçülerinin değerlerine göre dağılımın şeklini betimlemek.
7   Dağılımlar arası ilişkileri ortaya koymak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

HAZIRLIK - HAZIRLIK SINIFI

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 İstatistik Giriş, Temel Kavramlar, İstatistik, Populasyon, Parametre, Değişken, Veri
2 Verilerin Toplanması, Sınıflandırılması, Grafiksel Gösterimler: Frekans Dağılımları, Pasta Grafikleri, Çubuk Grafikler, Zaman Serisi Çizimi, Serpilme Çizimi, Histogram, Frekans Poligonu, Histogramlar,
3 Merkezi Eğilim Ölçüleri :Arit Ort, Mod, Medyan, Geom.Ort., Harmonik Ort., Kartiller
4 Değişkenlik Ve Asimetri Ölçüleri: Değişim Aralığı, Standart Sapma, Varyans, Mutlak Sapma, Ortalama Mutlak S.
5 Bowley Ve Pearson Asimetri Ölçüleri
6 Saymanın Temel Kuralları, Permütasyon, Kombinasyon, Olasılık, Olasılık Teoremleri,
7 Bağımlı/sız Olaylar, Olasılıkta Çarpım/Toplam Kuralı, Şartlı Olasılık, Bayes Teoremi, Kesikli/Sürekli Şans Değişkeni, Olasılık Fonksiyonu, Olasılık Yoğunluk Fonk, Beklenen Değer Ve Varyansın Özellikleri, Beklenen Değer, Varyans
8 Ara Sınav
9 Ara Sınav
10 Kesikli Olasılık Dağılışları :Kesikli Uniform, Bernoulli, Binom, Hipergeometrik
11 Geometrik, Negatif Binom, Poisson Dağılışları
12 Sürekli Olasılık Dağılışları : Sürekli Uniform , Üstel
13 Normal Dağılım
14 Merkezi Limit Teoremi , Binom Dağılışının Normal Dağılıma Yaklaşımı, Poisson Dağılışının Normal Dağılıma Yaklaşımı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Statistics for Business and Economics, Paul Newbold

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım Metodu, Soru-Cevap Metodu, Tartışma Metodu ve Problem Çözme Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS Arasınav
2 YIN Yarıyıliçi notu ARS * 1
3 FN Yarıyılsonu sınavı
4 BNS BNS YIN * 0.40 + FN * 0.60
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu YIN * 0.40 +BUT * 0.60


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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 12 3 36
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 3 36
Vize Sınavına Hazırlık 1 20 20
Final Sınavına Hazırlık 1 25 25
Vize Sınavı 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 119

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.11
ÖK.21
ÖK.31
ÖK.41
ÖK.51
ÖK.61
ÖK.71