DERS ADI

: Bilgisayar Destekli Veri Analizi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
AFY 7043 Bilgisayar Destekli Veri Analizi SEÇMELİ 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

Afet Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. İSTEM KÖYMEN

Dersi Alan Birimler

Afet Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Amacı

Afet yönetimi alanındaki verileri uygun yöntemlerle toplayabilmek, istatistiksel değerlendirmeleri yapabilmek, yorumda bulunabilmek, istatistikî sonuçları kullanabilme becerilerini vermek, istatistiksel muhakemeyi geliştirmek ve bunları istatistiksel programlama dilleri ile desteklemektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1- İstatistiğin tanımını, konusunu ve afet yönetimi ile olan ilişkisini tanıyabilme.
2   2- Merkezi eğilim ölçüleri ve değişim ölçülerini açıklayabilme.
3   3- Değişkenleri özelliklerine göre sınıflandırabilme
4   4- Veri setini grafikle gösterebilme ve yorumlayabilme
5   5- Temel istatistiksel analizleri yapabilme ve yorumlayabilme
6   6- İstatistik bilimine ilişkin temel kavramları tanımlayabilme.
7   7- Problemleri programlama dilleri desteği ile çözebilme ve yorumlayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 İstatistiğe Giriş, Temel Kavramlar: İstatistik, Populasyon, Parametre, Değişken, Veri
2 Verilerin Toplanması, Sınıflandırılması, Grafiksel Gösterimler: Frekans Dağılımları, Pasta Grafikleri, Çubuk Grafikler, Histogram, Frekans Poligonu ve Temel grafiksel gösterimlerin programlama dilleri ile kullanımının gösterimi
3 Merkezi Eğilim Ölçüleri :Arit Ort, Mod, Medyan, Geom.Ort., Harmonik Ort., Kartiller ve Merkezi Eğilim Ölçülerinin programlama dilleri ile kullanımının gösterimi.
4 Değişkenlik Ölçüleri: Değişim Aralığı, Standart Sapma, Varyans, Ortalama Mutlak S., değişkenlik katsayısı ve Değişkenlik ölçülerinin programlama dilleri ile kullanımının gösterimi
5 Bowley Ve Pearson Asimetri Ölçüleri . Asimetri ölçülerinin programlama dilleri ile kullanımının gösterimi
6 Güven Aralıkları, Yorumu ve programlama dilleri ile kullanımının gösterimi
7 Hipotez Testleri, Yorumu ve programlama dilleri ile kullanımının gösterimi
8 Nonparametrik testler, yorumu ve programlama dilleri ile kullanımının gösterimi
9 Korelasyon Analizi ve programlama dilleri ile kullanımının gösterimi
10 Regresyon Analizi, Lojistik regresyon analizi ve programlama dilleri ile kullanımının gösterimi
11 Alan araştırması, örneklem seçimi
12 Alan araştırması ölçek geliştirme, ölçek uyarlama
13 Alan araştırması verilerinin temel yöntemlerle analizi ve paket programlarla örnek uygulama
14 Afet yönetiminde temel istatistiksel yöntemlerin kullanımı ile ilgili bilimsel makale incelemesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1- R ile İstatistiksel Analiz ve Programlama, Nobel Akademik Yayıncılık, Hasan Bulut
2- R ile Veri Analizi, İstatistik, Modelleme,Uygulama, Sentez Yayıncılık, Hakan Emekçi,Suat Altan, Seçkin Yayıncılık

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım Metodu, Soru-Cevap Metodu, Tartışma Metodu ve Problem Çözme Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Ara Sınav
2 YYC Yarıyıl İçi Çalışma
3 FN Yarıyıl Sonu
4 BNS Başarı VZ * 0.20 + YYC * 0.20 + FN* 0.60
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.20 + YYC * 0.20 + BUT* 0.60


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1-İstatistik alanındaki güncel, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur
2-Afet yönetimi alanındaki problemleri istatistiksel yöntemlerle tanımlar ve çözümler
3-Soyut ve analitik düşünme yeteneğini kullanır.
4- İstatistik bilimini etkin olarak uygulayabilecek düzeyde bilgisayar yazılımı ve programlama bilgilerini kullanır
5-Veri toplayıp analiz edebilir, yorumlayabilir ve uygun istatistik yöntemleri belirler
6-İstatistiki sorunları tanımlayabilir, kanıtlara ve araştırmaya dayalı çözüm önerileri geliştirir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Doç. Dr, İstem KÖYMEN: istem.koymen@deu.edu.tr

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
Vize Sınavına Hazırlık 1 24 24
Final Sınavına Hazırlık 1 30 30
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 3 42
Vize Sınavı 1 3 3
Final Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 144

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7
ÖK.15
ÖK.25
ÖK.35
ÖK.45
ÖK.55
ÖK.65
ÖK.75