DERS ADI

: İstatistiksel Yöntemler

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
İST 4203 İstatistiksel Yöntemler SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ÖVGÜ KINAY

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Bu derste temel istatistiksel yöntemlerin verilmesi amaçlanmıştır. Öğrencilerin, örnekleme dağılımlarını kullanarak nokta ve aralık kestirimi yapabilmesi, hipotez kurabilmesi ve hipotezi test edebilmesi, varyans analizi yapabilmesi, basit doğrusal ve çoklu regresyon analizi yapabilmesi, istatistiksel model kurabilmesi, kategorik veri analizi yapabilmesi ve parametrik olmayan istatistik konusunu öğrenmeleri hedeflenmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   İstatistiksel yöntemlerle ilgili temel kavramları bilme,
2   Örnekleme dağılımlarını tanımlayabilme
3   Çeşitli parametre değerleri için güven aralığı oluşturabilme
4   Kurduğu istatistiksel hipotezi çeşitli parametre değerleri için test edebilme,
5   Varyans analizi yapabilme
6   Basit doğrusal ve çoklu regresyon modellerini kurabilme,
7   Kategorik verileri tanımlayarak analiz edebilme,
8   Parametrik olmayan istatistikleri kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 İstatistiğe Giriş, Temel Kavramlar, Grafikler
2 Örneklem İstatistiklerinin Dağılımları
3 Güven Aralığı Tahmini: Bir Kitle
4 Güven Aralığı Tahmini: İleri Konular
5 Tek Kitle İçin Hipotez Testleri
6 İki Kitle İçin Hipotez Testleri
7 Basit Doğrusal Regresyon
8 Konuların tekrarı
9 Çok Değişkenli Regresyon Analizi
10 Çok Değişkenli Regresyon Analizi (dvm)
11 Varyans Analizi
12 Varyans Analizi (dvm)
13 Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler
14 Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler (dvm)

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Newbold, P, Carlson W.L., Thorne B.M, Statistics for Business and Economics, 9th. Ed., Pearson, 2019.
Yardımcı kaynaklar: Wohlin C, Runeson, P, Höst M, Ohlsson M.C., Regnell B, Wesslen A. Experimentation in Software Engineering, Springer, 2012.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sınıf sunumu ve tartışma biçiminde öğretilecek. Dersin bazı haftalarında, daha önce verilen ödev sonuçları tartışılarak pekiştirilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Vize
2 FN Final
3 BNS BNS VZ * 0.40 + FN * 0.60
4 BUT BÜTÜNLEME
5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU VZ * 0.40 + BUT * 0.60


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

ovgu.tekin@deu.edu.tr

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 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 2 28
Vize Sınavına Hazırlık 1 25 25
Final Sınavına Hazırlık 1 30 30
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 1 1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 128

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13
ÖK.1333
ÖK.2434
ÖK.3344
ÖK.4343
ÖK.54333
ÖK.6343
ÖK.7333
ÖK.84343