Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
LGM 2003	Yönetim ve İşletme için İstatistik	ZORUNLU	3	0	0	6

Dersi Veren Birim

Lojistik Yönetimi

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ VOLKAN ÇETİNKAYA

Dersi Alan Birimler

Lojistik Yönetimi

Dersin Amacı

Temel İstatistik kavramlarının ve istatistiğin yönetim alanında ne şekilde kullanılabileceğinin örnek uygulamalarla öğretilmesi.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Veri toplama ve toplanan veri sınıflamayı kavramak
2	Olasılık ve Temel İstatistik dağılımlarını kavramak
3	Hipotezleri istatistiksel olarak test edebilmek
4	Regresyon Analizi uygulayabilmek
5	Zaman serileri yöntemi ile geleceğe dönük tahminleme yapabilmek
6	Excel ve SPSS programlarında veri girişi ve veri analizi yapmak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Dersin tanıtımı-İstatistiğe Giriş	DEğişken, İstatistiksel çalışma metodları, veri, veri toplama teknikleri
2	Nümerik veri	Grafikler, histogramlar
3	Merkezi Dağılım Ölçüleri	Sınıflama, grafik çizme
4	Merkezi Dağılım Ölçüleri	Ortalama, standart sapma varyans ve diğer hesaplamalar
5	Olasılık	Olasılık kuralları
6	Olasılık Dağılımları	Normal dağılım
7	Olasılık Dağılımları	Binom dağılımı, poisson dağılımı
8	Ara Sınav
9	Örnekleme ve Tahminleme	Örnekleme yöntemleri, güven aralıkları
10	Hipotez testleri	Tek örneklem, çift örneklem z ve t testleri
11	Hipotez testleri	ANOVA ile Karşılaştırma
12	Regresyon	Basit ve Çoklu Regresyon
13	Zaman Serileri ve Tahminleme	Trend, zaman serisi yöntemleri ile tahmin yapma
14	Excel ve SPSS uygulamaları
15	Excel ve SPSS uygulamaları
16	Yarıyıl Sonu Sınavı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Newbold, P., Carlson W.L., Thorne B.M., Statistics for Business and Economics, Pearson.
McClave, J., Benson, P.G, Sincich, T., Statistics for Business and Economics, Pearson.
Goodwin E.M., Kemp, J. Marine Statistics Theory and Practice, Stanford Maritime.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Literatür tarama, veri analizi, alan çalışmaları,problem çözümü.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	ODV	ÖDEV
3	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	MD * 0.30 + HW * 0.20 + FN * 0.50
4	BUT	BÜTÜNLEME
5	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	MD * 0.30 + HW * 0.20 + BUT * 0.50
6

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Temel İstatistik alanında bilgi, beceri ve yetkinliklere sahip olma, veri toplama, veriyi sınıflandırma istatistiksel metotlar ile işleyebilme ve karar vermede kullanabilme becerileri ve yetkinlikleri değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Oda: 211
Tel:301 88 21
mail:volkan.cetinkaya@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Pazartesi 11:00-12:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	13	4	52
Vize Sınavına Hazırlık	1	15	15
Final Sınavına Hazırlık	1	18	18
Ödev Hazırlama	1	10	10
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			141

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10	PK.11	PK.12	PK.13
ÖK.1	3	3	3				3	3			3		3
ÖK.2	3	3	3		3	3		3	3	3		3
ÖK.3	3	3	3	3	3	3		3	3			3	3
ÖK.4	3		3	3		3			3	3		3
ÖK.5	3	3	3		3		3	3	3	3	3	3	3
ÖK.6	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI