Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
DSM 5002	Veri Bilimi için Çıkarsamalı İstatistiksel Yöntemler	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU

Dersi Alan Birimler

Veri Bilimi Yüksek Lisans
Veri Bilimi Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Amacı

Dersin temel amacı öğrencileri bazı temel istatistik kavramları ile tanıştırmak ve veri analizi için kullanılan temel istatistiksel yöntemleri öğretmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	İstatistiksel çıkarsamayı, örnekleme dağılımlarını ve merkezi limit teoremini ne zaman ve nasıl kullanacağını bilir.
2	Hipotez testleri ile güven aralıkları arasındaki ilişkiyi kavrar ve R programı kullanarak uygular.
3	Tek ve iki kitle parametresi için hipotez testi uygulamasını bilir ve R programı kullanarak uygular.
4	Ki-kare istatistiğinin, uyum iyiliği ve bağımsızlık için ne zaman ve nasıl kullanacağını bilir ve R programı kullanarak uygular.
5	Temel parametrik olmayan istatistiksel testlerin ne zaman ve nasıl uygulanacağını bilir ve R programı kullanarak uygular.
6	Varyans analizi uygulayabilmeyi bilir ve R programı kullanarak uygular.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	İstatistiksel Çıkarsamanın temel Kavramları (Parametre, İstatistik, Kestirim, Kestirici ve Özellikleri)
2	Rassal Örneklem, Örnekleme Dağılımları (Z, Ki_kare, t, F), merkezi limit teoremi
3	Tek örnekleme Dayalı Çıkarsama: Güven Aralığı Tahmini
4	İki örnekleme Dayalı Çıkarsama: Güven Aralığı Tahmini
5	Tek örnekleme Dayalı Çıkarsama: Hipotez Testleri
6	Tek örnekleme Dayalı Çıkarsama: Hipotez Testleri(Devam)
7	İki örnekleme Dayalı Çıkarsama: Hipotez Testleri
8	İki örnekleme Dayalı Çıkarsama: Hipotez Testleri(Devam)
9	Testin Gücü
10	Kategorik Veri Analizine Giriş ve Ki-Kare Testi
11	Varyans Analizi: İkiden Fazla Ortalamanın Karşılaştırılması
12	Parametrik Olmayan İstatistik(İşaret Testi, Dizi Testi, Wilcoxon işaret-sıra testi)
13	Parametrik Olmayan İstatistik (Mann Withney testi, Kruskal-Wallis testi)
14	Friedman testi, Mc Namer testi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
1. Michael W. Trosset, An Introduction to Statistical Inference and Applications with R (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) 1st Edition, ISBN-13: 978-1584889472, ISBN-10: 1584889470.
2.. James T. McClave , Feank H. Dietrich,II, and Terry Sincich, Statistics 9th Edition, Prentice Hall, ISBN 0-13-471542-X.
3.Öniz Toktamış, Semra Türkan ,R Programı ile Temel İstatistiksel Yöntemler,Seçkin Yayıncılık, ISBN: 9789750244681.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, ödev ve sınıf içi tartışmaları içerecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	ÖDEV
2	SUN	SUNUM
3	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.50 + SUN * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Ders ve ödev içerecektir.

Değerlendirme Kriteri

Ödev(%50)+Rapor&Sunum(%50)

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Her hafta işlenecek konularla ilgili bölümleri okuyarak, derse gelmeniz ve sınıftaki tartışmalara katılmak başarılı olmanız için gerekleridir. Gerek derslerde, gerekse de sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. Lisans öğretim yönetmeliğini www.fef.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dr.Öğretim Üyesi Özgül VUPA ÇİLENGİROĞLU
DEU. Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-mail: ozgul.vupa@deu.edu.tr
Tel: 0232 3018562

Prof.Dr.Özlem EGE ORUÇ:
DEU. Fen Fakültesi İstatistik Bölümü B113
e-mail: ozlem.ege@deu.edu.tr
Tel: 0232 3018558

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	5	70
Rapor hazırlama	1	28	28
Ödev Hazırlama	5	10	50
Web'de Tarama ve Kütüphane Çalışması	1	10	10
Final Ödevi	0	0	0
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.3	PK.4	PK.5	PK.7
ÖK.1	5	2	5	5
ÖK.2	5	2	5	5	3
ÖK.3	5	2	5	5	3
ÖK.4	5	2	5	5	3
ÖK.5	5	2	5	5	3
ÖK.6	5	2	5	5	3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI