DERS ADI

: Yönetim ve İşletme için İstatistik

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 Örnekleme ve Tahminleme Örnekleme ve Tahminleme
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


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
Ödev Hazırlama 1 15 15
Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10
Final Sınavına Hazırlık 1 20 20
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 141

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13
ÖK.13333333
ÖK.2333333333
ÖK.33333333333
ÖK.43333333
ÖK.533333333333
ÖK.63333333333333