| Dersin Adı |
Uygulamalı İstatistik
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
MATH 462
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
7
|
| Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
| Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
| Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||
| Dersin Veriliş Şekli | Karma | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | TartışmaSoru & CevapAnlatım / Sunum | |||||
| Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu | - | |||||
| Dersin Koordinatörü | - | |||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | ||||||
| Dersin Amacı | Bu ders, fen ve sosyal bilimler alanlarında kulanılan istatistiksel verilerin incelenmesi için gerekli yöntemleri sağlamayı amaçlamaktadır. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu ders değişik alanlarda kulanılan istatistiksel verilerin incelenmesi için gerekli yöntemleri sağlamaktadır. |
| Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları |
|
|
|
Temel Ders |
X
|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Verileri tanımlamanın ve tanımlayıcı ilişkileri özetlemenin önemi | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 2 | Anlamlı veriler elde etmek, verileri tanıtmak, veri tanıtma hataları | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 3 | Tanımlayıcı ölçüler: Merkezi eğilim ölçüleri, değişkenlik ölçüleri | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 4 | Bağıl konum ölçüleri | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 5 | Aykırı verileri belirlemede kullanılan metotlar, ikili doğrusal ilişkiler elde etme | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 6 | Veri analizinde kullanılan genel prensipler: Örnekleme kavramı, yansızlık ve minimum varyans örnek ortalamasının örneklem dağılımı ve merkezi limit teoremi | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 7 | Veri analizinde kullanılan genel prensipler: Güven aralığı ve Hipotez testleriyle tek örneklem tahmini | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 8 | Ara Sınav | - |
| 9 | Deney tasarımı | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 10 | Varyans analizi | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 11 | Tek doğrusal regresyon | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 12 | Çoklu regresyon ve model kurma | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 13 | Kategorisel veri analizi | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 14 | Bazı seçilmiş konular ve uygulamaları | Okutman notlarının takip edilmesi gerekmektedir. |
| 15 | Dersin gözden geçirilmesi | |
| 16 | Final Sınavı |
| Ders Kitabı | |
| Önerilen Okumalar/Materyaller | “Statistical Techniques for Data Analysis” by J.K. Taylor and C. Cihon, Chapman and Hall/CRC, 2nd Edition, 2004. ISBN: 9781584883852 |
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
| Portfolyo | ||
| Ödev | ||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
10
|
| Proje |
1
|
20
|
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
30
|
| Final Sınavı |
1
|
40
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
3
|
60
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
| Toplam |
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
4
|
56
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
0
|
||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
15
|
15
|
| Proje |
1
|
20
|
20
|
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
32
|
32
|
| Final Sınavı |
1
|
39
|
39
|
| Toplam |
210
|
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
|||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|||
| 1 |
Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
| 2 |
Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir. |
-
|
-
|
-
|
X
|
-
|
|
| 3 |
Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder. |
-
|
-
|
-
|
X
|
-
|
|
| 4 |
Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
| 5 |
Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır. |
-
|
X
|
-
|
-
|
-
|
|
| 6 |
Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 7 |
Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 8 |
Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 9 |
Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 10 |
Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 11 |
Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 12 |
İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 13 |
İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.
Daha Fazlası..