• 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 STA 5021 Veri Analizinde İstatistiksel Yazılım SEÇMELİ 2 2 0 7

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. SEDAT ÇAPAR

Dersi Alan Birimler

Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bütünleşik Doktora İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce) İstatistik Doktora (İngilizce) Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Yüksek Lisans Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Doktora Biyomedikal Teknolojiler Yüksek Lisans (İngilizce) İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce) İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Bütünleşik Doktora

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Bazı istatistiksel paketleri kullanabilme 2   Veri tanımlama ve yönetme 3   Tanımlayıcı istatistikleri hesaplama 4   Tablo ve grafiklerin yapımı 5   Makro yazma 6   Güven aralıkları ile tahmin 7   Hipotezleri test edebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 MINITAB'a giriş 2 Veri tanımlama ve girilmesi 3 Frekans dağılımlarının oluşturulması, nitel ve nicel veriler için grafikler 4 Veri tanımlama için sayısal ölçüler 5 Makroya giriş 6 Merkezi eğilim ölçüleri için makrolar 7 Değişkenlik ölçüleri için makrolar 8 Ara sınav 9 Kesikli olasılık dağılımları 10 Sürekli olasılık dağılımları 11 Olasılık dağılımları için makrolar 12 Güven aralığı ile tahmin 13 Hipotez testleri 14 Makro örnekleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı ve problem çözme.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Arasinav 2 ODV Sunum/Ödev 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.25 +ODV * 0.35 +FN * 0.40 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.25 +ODV * 0.35 +BUT * 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

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 4 56 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 3 42 Vize Sınavına Hazırlık 1 24 24 Final Sınavına Hazırlık 1 48 48 Final Sınavı 1 2 2 Vize Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 174

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 ÖK.1 5 5 5 4 ÖK.2 5 5 5 4 ÖK.3 5 5 5 4 ÖK.4 5 5 5 4 ÖK.5 ÖK.6 3 4 5 ÖK.7