• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

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 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

İlan Edilecektir.

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

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 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