DERS ADI

: İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
İST 4203 İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Bu derste temel istatistiksel yöntemlerin verilmesi amaçlanmıştır. Öğrencilerin, örnekleme dağılımlarını kullanarak nokta ve aralık kestirimi yapabilmesi, hipotez kurabilmesi ve hipotezi test edebilmesi, varyans analizi yapabilmesi, basit doğrusal ve çoklu regresyon analizi yapabilmesi, istatistiksel model kurabilmesi, kategorik veri analizi yapabilmesi ve parametrik olmayan istatistik konusunu öğrenmeleri hedeflenmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   İstatistiksel yöntemlerle ilgili temel kavramları bilme,
2   Örnekleme dağılımlarını tanımlayabilme
3   Çeşitli parametre değerleri için güven aralığı oluşturabilme
4   Kurduğu istatistiksel hipotezi çeşitli parametre değerleri için test edebilme,
5   Varyans analizi yapabilme
6   Basit doğrusal ve çoklu regresyon modellerini kurabilme,
7   Kategorik verileri tanımlayarak analiz edebilme,
8   Parametrik olmayan istatistikleri kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Örnekleme Dağılımları Örnekleme Dağılımlarının özellikleri Merkezi Limit Teoremi
2 Bir Kitle Ortalaması için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi Bir Kitle Ortalaması için Küçük Örneklem Aralık Kestirimi Bir Kitle Oranı için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi Bir Kitle Varyansı için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi
3 İki Kitle Ortalaması için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi İki Kitle Oranı için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi İki Kitle Varyansı için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi
4 Hipotez Testinde Yer Alan Temel Kavramlar Kitle Ortalaması için Büyük Örneklem Hipotez Testi Kitle Oranı için Büyük Örneklem Hipotez Testi Kitle Varyans için Büyük Örneklem Hipotez Testi
5 İki Kitle Ortalaması için Büyük Örneklem Hipotez Testi İki Kitle Oranı için Büyük Örneklem Hipotez Testi İki Kitle Varyans için Büyük Örneklem Hipotez Testi
6 Varyans Analizinde Genel Kavramlar, Deney tasarımı
7 Varyans Analizi
8 Arasınav
9 Basit Doğrusal Regresyon Model tahmini: En küçük kareler yaklaşımı
10 Basit Doğrusal Regresyon Modeli Varsayımları Korelayon Katsayısı Belirtme Katsayısı
11 Çoklu Regresyon Model tahmini: En küçük kareler yaklaşımı Model Varsayımları Artık Analizi
12 Model Kurma
13 Kategorik Veri Analizi Kontenjans tabloları ve Ki-Kare Testi
14 Parametrik Olmayan İstatistik Tek kitle için testler İki kitleyi karşılaştırmak için testler Parametrik olmayan bazı özel testler

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: McClave, J.T., Sincich, T., Statistics, 8th. Ed., Prentice Hall, 2000.
Yardımcı kaynaklar: Freund, J.E., Mathematical Statistics, 5th. Ed., Prentice Hall, 1992.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sınıf sunumu ve tartışma biçiminde öğretilecek. Dersin bazı haftalarında, daha önce verilen ödev sonuçları tartışılarak pekiştirilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Vize
2 OD Ödev
3 FN Final
4 BNS BNS VZ * 0.40 + OD * 0.10 + FN * 0.50
5
6


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların ve ödevlerin değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

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 Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

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 13 3 39
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 1 12
Vize Sınavına Hazırlık 1 25 25
Final Sınavına Hazırlık 1 30 30
Ödev Hazırlama 1 15 15
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 125

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13
ÖK.1333
ÖK.2434
ÖK.3344
ÖK.4343
ÖK.54333
ÖK.6343
ÖK.7333
ÖK.84343