UYGULAMALI VERİ ANALİZİ

BİL395

Ders Kodu: BİL395
Yarıyıl: -
Teori+Uygulama: 3 + 1
AKTS: 5

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Yılı

Dersin Yarıyılı

AKTS

Öğretim Eleman(lar)ı

Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

İstatistiksel analizin temel kavram ve yöntemlerini öğrenir.
İstatistik veri setlerinin özetlenmesinde kullanılan sayısal ve grafiksel yöntemleri uygulayarak yorumlayabilir.
Uygun analiz yöntemlerini belirleyebilir.
İlgili hipotez(ler)e uygun analiz yöntemini uygulayarak çıkarsama yapabilir.
En az bir programlama dili veya paket program kullanma becerisini kazanır ve analiz sonuçlarını raporlayabilir.

Veriliş Biçimi

Yüz Yüze

Önkoşullar

Yok

Önerilen Dersler

MAT250 Olasılık ve İstatistik

Ders Tanımı

Verilerin derlenmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması için istatistiksel analiz kavram ve yöntemlerini öğrenmek, uygun analiz yöntemlerini belirleyebilmek, en az bir programlama dili veya paket program kullanma becerisini kazanabilmek ve sonuçları raporlayabilmek.

Ders İçeriği

HAFTA	KONULAR
1. Hafta	Ders tanıtımı. İstatistik nedir? İstatistik ile ilgili temel tanım ve kavramlar.
2. Hafta	R ve R Studio'ya giriş. Veri yapıları ve R'de veri girişi.
3. Hafta	Betimsel İstatistikler: Merkezi eğilim ölçüleri, dağılım ölçüleri, frekans tabloları.
4. Hafta	Veri görselleştirme.
5. Hafta	Bazı kesikli ve sürekli dağılımlar.
6. Hafta	Uygun analiz yönteminin seçilmesi. Normal dağılıma uyumun değerlendirilmesi.
7. Hafta	Parametrik Testler (Tek ve İki örneklem).
8. Hafta	Ara sınav
9. Hafta	Varyans analizi.
10. Hafta	Parametrik olmayan testler (Tek ve iki örneklem).
11. Hafta	Kategorik veri analizi (Ki-kare testleri)
12. Hafta	Korelasyon analizi.
13. Hafta	Doğrusal regresyon analizi.
14. Hafta	Lojistik regresyon.
15. Hafta	Genel Tekrar

Kaynaklar

(1) Cotton, R. (2013). Learning R. O'Reilly Media, Inc. (Çeviri: Herkes için İstatistiksel Programlama ve Analiz: R, Pegem Akademi, 2020).
(2) Fischetti, T. (2015). Data Analysis with R. Packt Publishing.
(3) Demir, İ (Editör). (2017). R ile Uygulamalı İstatistik. Papatya Bilim.
(4) Peter Daalgard (2008). Introductory Statistics with R, Springer.
(5) Gareth J., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer.

Öğretim Yöntemleri

Anlatım
Soru-Cevap
Sorun/Problem Çözme
Eğitim-Uygulama

Değerlendirme

	Sayısı	Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav	1	30
Ödev	3	15
Mini-Sınav	4	20
Toplam(%)		65
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)		65
Finalin Başarıya Oranı(%)		35
Toplam(%)		100

AKTS İş Yükü

Aktivite	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ara Sınav	1	1.5	1.5
Kısa Sınavlara hazırlık	4	5	20
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
Final Sınavına Hazırlık	1	40	40
Ders Saati	14	3	42
Ara Sınava Hazırlık	1	30	30
Laboratuvar
Final Sınavı	1	1.5	1.5
Ödevler	3	5	15
Kısa Sınavlar	4	0.5	2
Toplam İş Yükü			152
Toplam İş Yükü / 30			5.06
Dersin AKTS Kredisi			5

Dil

Türkçe

Staj / Uygulama

Yok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4	Ö5
P1	X		X
P2			X
P3
P4
P5	X	X	X	X	X
P6
P7			X	X	X
P8	X			X
P9					X
P10
P11