İSTATİKSEL VERİ ANALİZİ

BİL554

Ders Kodu: BİL554
Yarıyıl: -
Teori+Uygulama: 3 + 0
AKTS: 10

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Tezli Yüksek Lisans

Dersin Yılı

Dersin Yarıyılı

AKTS

Öğretim Eleman(lar)ı

Profesör Doktor Nizami Gasilov

Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

Uygun veri derleme yöntemini seçebilme,ham verileri analiz için hazır hale getirir.
Sayısal verilerle çalışabilme, istatiksel veri analizi ile ilgili araçları kullanabilme becerisine sahiptir.
Analiz yapabilmek için bir veri analiz aracını ve/veya bir istatiksel paket programını kullanır.
Bir istatiksel analizin sonuçlarını net bir şekilde aktarabilmek ve yönetsel etkilerini açıklar.
Sonuçların güvenilirlik analizlerini yapar.
Analiz sonuçlarını rapor eder.

Veriliş Biçimi

Yüz Yüze

Önkoşullar

Yok

Önerilen Dersler

Yok

Ders Tanımı

Verilerin derlenmesi, analiz için hazır hale getirilmesi. Uygun analiz yöntemlerini belirleyebilmek ve bu yöntemleri uygulayabilmek. En az bir programlama dili veya paket program kullanma becerisini kazanabilmek ve sonuçları raporlayabilmek.

Ders İçeriği

HAFTA	KONULAR
1. Hafta	Ders içerik tanıtımı, istatistik ile ilgili temel kavramlar
2. Hafta	R ve R Studio'ya giriş. Veri girişi. Veri türleri.
3. Hafta	R'da veri yapıları: Vektörler, matrisler, diziler. Veri çerçevesi ve listeler. Matris ve vektörler üzerinde işlemler
4. Hafta	Betimsel istatistikler: R ile frekans tabloları ve betimsel istatistiklerin hesaplanması
5. Hafta	Veri görselleştirme
6. Hafta	Bazı kesikli ve sürekli dağılımlar-R uygulaması
7. Hafta	Normallik analizi ve varsayımların değerlendirilmesi ve R uygulaması
8. Hafta	Ara sınav
9. Hafta	Parametrik testler - R uygulaması
10. Hafta	Varyans analizi - R uygulaması
11. Hafta	Parametrik olmayan testler - R uygulaması
12. Hafta	Ki-kare bağımsızlık testi - R uygulaması
13. Hafta	Korelasyon analizi - R uygulaması
14. Hafta	Doğrusal regresyon analizi- R uygulaması

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	2	10
Proje	1	20
Toplam(%)		60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)		60
Finalin Başarıya Oranı(%)		40
Toplam(%)		100

AKTS İş Yükü

Aktivite	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ara Sınav	1	2	2
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
Final Sınavına Hazırlık	1	70	70
Ders Saati	14	3	42
Ara Sınava Hazırlık	1	40	40
Laboratuvar
Final Sınavı	1	2	2
Ödevler	2	15	30
Proje	1	120	120
Toplam İş Yükü			306
Toplam İş Yükü / 30			10.2
Dersin AKTS Kredisi			10

Dil

Türkçe

Staj / Uygulama

Yok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4	Ö5	Ö6
P1	X	X
P2
P3		X
P4		X	X
P5		X	X
P6	X	X		X
P7
P8
P9					X
P10				X
P11
P12				X	X	X

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4	Ö5	Ö6
P1	X	X
P2
P3		X
P4		X	X
P5		X	X
P6	X	X		X
P7
P8
P9					X
P10				X
P11
P12				X	X	X

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4	Ö5	Ö6
P1	X	X
P2
P3		X
P4		X	X
P5		X	X
P6	X	X		X
P7
P8
P9					X
P10				X
P11
P12				X	X	X

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4	Ö5	Ö6
P1	X	X
P2
P3		X
P4		X	X
P5		X	X
P6	X	X		X
P7
P8
P9					X
P10				X
P11
P12				X	X	X