• 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 SEÇMELİ

Dersi Veren Birim

Matematik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   İstatistiksel çıkarsamayı, örnekleme dağılımlarını ve merkezi limit teoremini ne zaman ve nasıl kullanacağını, 2   Hipotez testleri ile güven aralıkları arasındaki ilişkiyi kavramayı 3   Tek ve iki kitle parametresi için hipotez testi uygulamayı 4   Ki-kare istatistiğinin, uyum iyiliği ve bağımsızlık için ne zaman ve nasıl kullanacağını 5   Temel parametrik olmayan istatistiksel testlerin ne zaman ve nasıl uygulanacağını 6   Varyans analizi uygulayabilmeyi 7   Basit doğrusal regresyon modelleri kullanarak doğruya uyumu kontrol edebilmeyi

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 İstatistiksel Çıkarsama ve Örnekleme 2 Örnekleme Dağılımları (Z, Ki_kare, t, F), merkezi limit teoremi 3 Tek örnekleme Dayalı Çıkarsama: Güven Aralığı Tahmini 4 İki örnekleme Dayalı Çıkarsama: Güven Aralığı Tahmini 5 Tek örnekleme Dayalı Çıkarsama: Hipotez Testleri 6 İki örnekleme Dayalı Çıkarsama: Hipotez Testleri 7 Testin Gücü 8 Ara sınav 9 Ki-Kare istatistiğinin uygulamaları 10 Varyans Analizi: İkiden fazla ortalamanın karşılaştırılması 11 Basit Doğrusal Regresyon 12 Çok Değişkenli Regresyon 13 Parametrik Olmayan İstatistik(İşaret Testi, Dizi Testi, Wilcoxon işaret-sıra testi) 14 Parametrik Olmayan İstatistik (Mann Withney testi, Kruskal-Wallis testi) Temel Zaman Serileri Analizi (eğilim(trend), mevsimsellik, öngörüleme(forcasting)

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sta4201, dersleri ve ödevleri içerecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 OD Ödev 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.30 + OD * 0.30 + FN * 0.40 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.30 + OD * 0.30 + BUT * 0.40 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

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 2 28 Vize Sınavına Hazırlık 1 17 17 Final Sınavına Hazırlık 1 25 25 Ödev Hazırlama 3 10 30 Final Sınavı 1 2 2 Vize Sınavı 1 2 2 Final Sınavı 3 3 9 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 169

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 PK.11 PK.12 PK.13 ÖK.1 ÖK.2 ÖK.3 ÖK.4 ÖK.5 ÖK.6 ÖK.7