İstatistik verilerini sınıflandırma, işleme, özetleme ve yorumlama yetisine sahip olur
Bilgi üretme, tahminleme ve raporlama yeteneklerine sahip olur.
Güven aralıkları ve hipotez testlerinde örnekleme dağılımlarını kullanma ve çıkarsama yapma becerilerine sahip olur
Yapılacak araştırmalarda değişkenler arası ilişkileri ortaya koyabilme becerisine sahip olur
Veriliş Biçimi
Yüz Yüze
Önkoşullar
Var( IND210)
Önerilen Dersler
Yok
Ders Tanımı
Örnekleme dağılımları, istatistiksel tahmin (nokta tahmini ve güven aralıkları), hipotez testleri, regresyon analizi ve ANOVA yaklaşımı, Çok değişkenli regresyona giriş.
Ders İçeriği
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Rasgele Örnekleme, Bazı Önemli İstatistikler,
2. Hafta
Örnekleme Dağılımı Kavramı, Ortalamaların ve S2'nin Örnekleme Dağılımları
3. Hafta
t-Dağılımı ve F-Dağılımı,
4. Hafta
Ortalama ve Ortalama Farkları için Tek ve İki Örnek Tahmin Problemleri,
5. Hafta
Oran ve Oran Farkları için Tek ve İki Örnek Tahmin Problemleri,
6. Hafta
Varyans ve Varyans Oranları için Tek ve İki Örnek Tahmin Problemleri ,En Çok Olabilirlik Tahmini
7. Hafta
Hipotez Testi Kavramı, Hata Tipleri, P Değeri Kullanımı,
8. Hafta
Sınav Haftası
9. Hafta
Ortalama ve Ortalama Farkları için Tek ve İki Örnek Hipotez Testleri,
10. Hafta
Varyans ve Varyansların Eşitliği için Tek ve İki Örnek Hipotez Testleri,
11. Hafta
Uyum İyiliği Testi, Bağımsızlık, Homojenlik Testleri
12. Hafta
Basit Doğrusal Regresyon ve Korelasyon,
13. Hafta
Regresyonda ANOVA Yaklaşımı
14. Hafta
Çoklu Regresyona Giriş.
Kaynaklar
(1) Walpole R.E., Myers R.H. Myers Sh. L. Ye K. Probability and Statistics or Engineers and Scientists Prentice Hall. 7th edition;
(2) Akdeniz F. "Olasılık ve İstatistik", Nobel Kitabevi, 13. Baskı, 2007.
(3) Erbaş S. O. "Olasılık ve İstatistik", Gazi Kitabevi.
