DERS ADI

: Data Processing

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
FBE 6072 Data Processing SEÇMELİ 1 1 0 5

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. SEDAT ÇAPAR

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu ders istatistiğe bir giriş sağlar. Dersler istatistiksel kavramların teorik kökenlerini ve pratik sonuçlarını açıklar. Konular şunlardır: veri setlerini grafiksel ve sayısal ölçümlerle tanımlama, rassal değişkenler, olasılık dağılımları ve olasılık yoğunluk fonksiyonu, örneklem dağılımları, güven aralıkları ile tahminleme, hipotez testleri. Bu ders ayrıca istatistiksel yazılım tekniklerine bir giriş sağlar. İstatistiksel veri tabanı paketi (MINITAB) kullanarak veri yönetme ve analiz etme.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   İstatistiğin temel unsurlarını tanımlama
2   Veri türlerini ayırt etme
3   Veri seti tanımlama metotlarını öğrenme
4   Olasılık ve örnekleme dağılımlarını anlama
5   Güven aralığı ile tahminleme
6   Hipotezleri test edebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 İstatistik, veri ve istatistiksel düşünme
2 İstatistiğin temel unsurları
3 Veri setlerini tanımlamak için grafiksel metotlar
4 Merkezi eğilim ölçüleri
5 Değişkenlik için sayısal ölçüler
6 Kesikli rassal değişkenler ve kesikli olasılık dağılımları
7 Sürekli rassal değişkenler ve sürekli olasılık dağılımları
8 Ara sınav
9 Örnekleme dağılımları
10 Tek örneklem güven aralıkları ile tahminleme
11 Tek örneklem hipotez testleri
12 İki örneklem güven aralıkları ile tahminleme
13 İki örneklem hipotez testleri
14 Varyans analizi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: McClave J.T., Sincich T., Statistics, 11th edition, Prentice Hall,USA, 2008.
Yardımcı kaynaklar:
Ryan,B., Joiner, B.L. & Cryer, J.D., MINITAB Handbook, 5th edition, Brooks/Cole - Thomson Learning Inc, Duxbury, Canada, 2005.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders ve problem çözme.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 YSS YIL SONU SINAVI
3 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + YSS * 0.60
4 BUT BÜTÜNLEME
5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + BUT * 0.60


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların 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 Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: sedat.capar@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 8601

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 4 56
Vize Sınavına Hazırlık 1 20 20
Final Sınavına Hazırlık 1 20 20
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 128

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.15555
ÖK.25555
ÖK.35555
ÖK.45555
ÖK.55555
ÖK.65555