Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
PLN 1254	PLANLAMADA İSTATİSTİK	ZORUNLU	2	0	0	2

Dersi Veren Birim

Şehir ve Bölge Planlama

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. EBRU ÇUBUKÇU

Dersi Alan Birimler

Şehir ve Bölge Planlama

Dersin Amacı

Bu ders kapsamında istatistik biliminin temel kavramları anlatılması planlanmaktadır. Öncelikle, planlamada kullanılan istatistiksel yöntemler tanıtılacaktır. Tanıtılan her istatistiksel yönteme yönelik en az bir planlama problemi sayısal olarak çözülecektir. Dersler tamamlandığında öğrenciler bir planlama projesinin analiz aşamasında ve kentsel planlamaya yönelik bir araştırmanının bulgularının analizi aşamasında hangi istatistiksel yöntemin hangi tip veri ile ne zaman kullanılabileceği hakkında gerekli bilgiye sahip olacaklardır. Gerçek veri toplama ders kapsamı dışında tutulmuştur ve örnekler hazır veri üzerinden çözülecektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	İstatistik biliminin temel kavramlarını, veri toplama ve veri betimleme yöntemlerini tanımlayabilmeli,
2	Planlamada kullanılan istatistiksel yöntemlerin kullanım alanlarını kavrayabilmeli,
3	Planlamada kullanılan istatistiksel yöntemlerden elde edilen sonuçları yorumlayabilmeli,

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Temel Kavramlar (örneklem, evren, değişken, niceliksel veri, niteliksel veri)
2	Veri toplama yöntemleri, Niceliksel ve niteliksel veri grafikleri (çubuk, pasta, gövde-yaprak, histogram)
3	Veri toplama yöntemleri, Niceliksel ve niteliksel veri grafikleri (çubuk, pasta, gövde-yaprak, histogram) (devam)
4	Niceliksel ve niteliksel veri grafikleri (çubuk, pasta, gövde-yaprak, histogram) - devam
5	Veri dağılımı betimlemesi grafik değerlendirme (şekil, orta nokta, yayılım)
6	Veri dağılımı betimlemesi - sayısal değerlendirme (orta nokta ortalama, ortanca, tepe; yayılım standart sapma, çeyrekler açıklığı, 5-sayı özeti ve kutu grafiği)
7	Grafiksel ve sayısal veri betimlemesinde bilgisayar kullanımı (EXCELL)
8	Arasınav
9	Sayısal veri analizi - Korelasyon
10	Normal Dağılım Hesapları
11	Sayısal veri analizi - Varyans analizi (t-test)
12	Sayısal veri analizi - Varyans analizi (t-test) (devam)
13	Sayısal veri analizi Parametre dışı analizi (Ki-kare test)
14	Sayısal veri analizi Regresyon analizi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Moore, D. S. & McCabe G. P. (1996). Introduction to the practice of statistics. W. H. Freeman and Company, NewYork.
Ramsey, F. L. & Schafer D. W. (1997). The Statistical Sleuth A course in methods of Data Analysis. Wadsworth Publishing Company.
Spiegel, M. R. DiFranco, D. (1998) Statistics. The McGraw-Hill Companies, Inc. and MathSoft Inc.
Minium, E. W. & Clarke R. B. (1982) Elements of Statistical Reasoning. John Wiley Sons Inc.
Huff, D. (1993) How to lie with Statistics. W.W. Norton & Company Inc. NewYork.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, kavramsal ve teorik aktarımlar, sayısal örnek çözümleri ve kaynak okumaları, ile tariflenebilecek bir yönteme sahiptir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	AS	Arasınav
2	YYS	Yarıyılsonu Sınavı
3	BNS	Başarı Notu	AS * 0.50 + YYS * 0.50
4	BUT	Bütünleme Notu
5	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	AS * 0.50 + BUT * 0.50

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar