Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5054	Parametrik Olmayan İstatistik	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. İDİL YAVUZ

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu dersin amacı parametrik olmayan istatistiksel yöntemlerin temel fikrini öğretmektir. Kitlenin her zaman parametrik testlerin altında yatan varsayımlara uymadığı durumlarda, katı varsayımlara bağımlı olunmadığı durumlarda çıkarım yöntemlerinin geçerliliğine sık bir şekilde ihtiyaç vardır. Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler birçok durumda bu boşluğu doldurur. Araştırmacının ayrıca diğer ihtiyaçlarını karşılamak üzere parametrik olmayan istatistiksel yöntemleri tartışacağız.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Parametrik Olmayan İstatistiğin araştırmasının temel unsurlarını anlayabilme
2	Parametrik Olmayan İstatistiğin teorik alt yapısını anlayabilme
3	Araştırma için uygun Parametrik Olmayan Testleri seçebilme
4	Uygun testleri kullanarak sonuçları elde edebilme
5	Elde edilen sonuçları yorumlayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Tek örneklemden elde edilen verilerde kullanılan yöntemler
2	Binom ve Ki-Kare Testleri
3	Kolmogorov-Smirnov testi, İşaret testi ve Wilcoxon Rank testi
4	Rasgelelik için Tek Örneklem Run Testi
5	Fisher Exact testi, Ki-kare testi, Medyan testi, Mann-Whitney U testi ve Kolmogorov-Smirnov testi
6	Mc Nemar testi, İşaret testi ve Wilcoxon Rank testi, Walsh testi ve Rasgelelik testi
7	Medyan testi
8	Kruskal-Wallis testi
9	Çoklu Karşılaştırmalar
10	Ki-kare testi
11	Üç yada daha fazla bağımlı örneklemden elde edilen verilerle kullanılan yöntemler
12	Friedman testi
13	Durbin testi, Sunum
14	Cochran's testi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Wayne W.Daniel, Applied Nonparametric Statistics, Houghton Mifflin Company, Boston,1978

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, Ödev, Sunum

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	SUN	SUNUM
2	DKT	DERSE KATILIM
3	YSS	YIL SONU SINAVI
4	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	SUN * 0.40 + DKT * 0.10 + YSS * 0.50
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	SUN * 0.40 + DKT * 0.10 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınav ve ödevlerin, sunumun değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: idil.yavuz@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 56

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	2	28
Vize Sınavına Hazırlık	1	40	40
Final Sınavına Hazırlık	1	50	50
Sunum Hazırlama	1	12	12
Bireysel Ödev Hazırlama	2	10	20
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			196

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

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

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI