Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

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