Öğretim Programları Hakkında Bilgiler
| DERS BİLGİLERİ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ders | Kodu | Yarıyıl | Ders Süresi | Kredi | AKTS |
| İstatistiksel Düşündürme | ISB 152 | 2 | 2 | 2 | 4 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar | None |
| Dersin Dili | Türkçe  |
|||
| Dersin Seviyesi | Lisans | |||
| Dersin Türü | Zorunlu | |||
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Sadullah SAKALLIOĞLU | |||
| Dersi Verenler |
|
|||
| Dersin Yardımcıları | ||||
| Dersin Amacı | Öğrencilere,veri toplanması, analizi ve yorumlaması gibi temel kavramları anlamada kolaylık sağlayacak sezgisel bir alt yapı oluşturmak. |
|||
| Dersin İçeriği | Hipotez testi, Hata tipleri,Örneklem sçimi, değişken tipleri ve dağılımları, Grafiksel gösterimler, Merkezi eğilim ölçüleri |
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
|---|
| 1) İstatistik ile nasıl karar verileceğini kavrar |
| 2) Kitle, örneklem, birim ve değişken kavramlarını tanır |
| 3) Kitleden örneklem almayı ve örneklem alırken nelere dikat edilmesi gerektiğini kavrar |
| 4) Deney tasarımlarının oluşturulmasını kavrar |
| 5) Verilerin grafiksel olarak özetlenmesini yapar |
| 6) Verilerin sayısal olarak özetlenmesini yapar |
| 7) Değişkenler arasındaki ilişkinin modellenmesini açıklar |
| 8) Belirsizliğin olasılıkla ölçülmesini kavrar |
| 9) |
| 10) |
| 11) |
| 12) |
| 13) |
| 14) |
| 15) |
| DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No | Temel öğrenme Kazanımları | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar |
||||||
| 2 | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir |
||||||
| 3 | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar |
||||||
| 4 | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir |
||||||
| 5 | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır |
||||||
| 6 | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır |
||||||
| 7 | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama |
||||||
| 8 | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular |
||||||
| 9 | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar |
||||||
| 10 | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir |
||||||
| 11 | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur |
||||||
| 12 | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar |
||||||
| 13 | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder |
||||||
| 14 | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur |
||||||
| 15 | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar |
||||||
| 16 | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur |
||||||
| 17 | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir |
||||||
| 18 | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. |
||||||
| DERS AKIŞI | |||
|---|---|---|---|
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık | Yöntem |
| 1 | İstatistik ile karar nasıl verilir, (Hipotez testlerinin basit olarak açıklanması ve uygulanması) | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 2 | Sıfır hipotezi, karşıt hipotez, karar verme kuralı, red ve kabul bölgelerinin açıklanması, hata tipleri | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 3 | Kitle, örneklem, birim ve değişken kavramlarının açıklanması, değişken türlerinin açıklanması, parametre ve istatistik kavramlarının açıklanması | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 4 | Örneklem yöntemlerine giriş ve örneklem yöntemlerinin açıklanması | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 5 | Rasgele sayılar, basit rasgele örneklem yöntemi, tabakalı örneklem yöntemi | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 6 | Rasgele sayılar, basit rasgele örneklem yöntemi, tabakalı örneklem yöntemi | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 7 | Gözlemsel çalışmalar ve deney tasarımlarına giriş | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 8 | Ara Sınav | Yazılı Sınav | Yazılı Sınav |
| 9 | Yanıt değişkenler, açıklayıcı değişkenler | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 10 | Deney tasarımlarının oluşturulması | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 11 | Verilerin grafiksel olarak özetlenmesi (Değişken tipleri, Bir değişkenin dağılımı, Dairesel Grafik, Çubuk grafiği) | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 12 | Verilerin grafiksel olarak özetlenmesi (, İki nitel değişken arasındaki ilişkinin gösterimi, Histogram, Dal-Yaprak gösterimi) | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 13 | Verilerin sayısal olarak özetlenmesi (Aritmetik ortalama, Mod, Medyan) | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 14 | Verilerin grafiksel ve sayısal olarak özetlenmesi (Değişim genişliği, Kuartiller, Standart sapma) | Kaynak okuma | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 15 | Problem çözme | anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Anlatım Tartışma Problem Çözme |
| 16-17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yazılı sınav | Yazılı Sınav |
| KAYNAKLAR | |
|---|---|
| Ders Notu | M. Aliaga and B. Gunderson (2003) Interactive Statistics (Second Edition), Prentice Hall. |
| Diğer Kaynaklar | J.M Utts and R. F. Heckard (2002) Mind on Statistics, Duxbury |
