| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Tezsiz Yüksek Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- İstatistik veri setlerinin özetlenmesinde kullanılan sayısal ve grafiksel yöntemlerini uygulayarak yorumlayabilme becerisi kazanır.
- Olasılığın tanımını ve kurallarını öğrenerek problem çözebilme becerisi kazanır.
- Rassal değişken ve rassal değişkenlerin olasılık ve dağılım fonksiyonları kavramlarını öğrenip uygulayabilme becerisi kazanır.
- Problemlere uygun olarak bazı kesikli ve sürekli olasılık dağılımlarını seçilebilme, uygulayabilme ve gerçek hayat problemleri ile ilişkilendirebilme becerisi kazanır.
- İstatistiğin temel kavramlarını (kitle, örneklem, rasgele örnekleme, örnekleme dağılımı vb.) tanımlayabilme becerisi kazanır.
- Güven aralıkları ve hipotez testlerinde örnekleme dağılımlarını kullanıp, çıkarsama yapabilme becerisi kazanır.
- Yapılacak araştırmalarda değişkenler arası ilişkilerin ortaya koyabilme yeteneği kazanır.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Olasılık kavramının tekrarı. İstatistiğin konusu ve yöntemi. Temel kavramlar ve veri analizi. Merkezi eğilim ölçüleri. Örnekleme ve örnekleme yöntemleri, örnekleme dağılımları. Önemli dağılımlar ve dağılımların parametre tahminleri. İstatistik paket programlarının kullanımı. İstatistik tahmin, karar kuramı ve hipotez testleri. Regresyon ve korelasyon analizi. Varyans analizi. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Olasılık tanımları, Rassal değişken ve fonksiyonları |
|
2. Hafta |
Beklenen değer ve momentler |
|
3. Hafta |
Önemli Kesikli Dağılımlar |
|
4. Hafta |
Önemli Sürekli Dağılımlar |
|
5. Hafta |
Rasgele Örnekleme, Bazı Önemli İstatistikler, |
|
6. Hafta |
Örnekleme Dağılımı Kavramı, Ortalamaların ve S2'nin Örnekleme Dağılımları |
|
7. Hafta |
t-Dağılımı ve F-Dağılımı, |
|
8. Hafta |
Ara Sınav |
|
9. Hafta |
Ortalama ve Ortalama Farkları için Tek ve İki Örnek Tahmin Problemleri, |
|
10. Hafta |
Hipotez Testi Kavramı, Hata Tipleri, P Değeri Kullanımı, |
|
11. Hafta |
Ortalama ve Ortalama Farkları için Tek ve İki Örnek Hipotez Testleri, |
|
12. Hafta |
Basit Doğrusal Regresyon ve Korelasyon, |
|
13. Hafta |
Regresyonda ANOVA Yaklaşımı |
|
14. Hafta |
Çoklu Regresyona Giriş.Kalite Mühendisliği uygulamaları. |
|
15. Hafta |
|
|
| Kaynaklar | Walpole R.E., Myers R.H. Myers Sh. L. Ye K. Probability and Statistics or Engineers and Scientists Prentice Hall. 7th edition.
Kara, İ., Olasılık, Bilim Teknik Yayınevi, İstanbul, 2000.
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Tartışma
- Soru-Cevap
- Sorun/Problem Çözme
- Diğer
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Ödev |
4 |
10 |
| Mini-Sınav |
4 |
20 |
| Devam |
14 |
5 |
| 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 |
2 |
2 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
4 |
4 |
16 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
12 |
168 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
20 |
20 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
20 |
20 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
2 |
2 |
| Ödevler |
4 |
6 |
24 |
| Toplam İş Yükü | 294 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 9.8 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
