Akdeniz Üniversitesi

Transkript

1 F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (*) Yüksek Lisans( ) Doktora ( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (*) İkinci Örgün Öğretim ( ) Uzaktan Öğretim ( ) Dersin Türü Dersin Alan Kodu Ders Kodu Zorunlu (*) Seçmeli ( ) Kuramsal Saat Uygulama Saat Toplam Saat Yarıyılı Ulusal Kredi AKTS Kredi Güz 3 6 Dersin Özet İçeriği - Ön Koşul Dersler Önerilen Seçmeli Dersler Dersin Koordinatörü Dersin Öğretim Elemanı Dersin Yardımcı Öğretim Elemanı İstatistiksel yöntemleri kuramsal ve uygulamalı olarak anlamak, yatay kesit veri analizleri ile iktisadi verilerin analizlerini yapabilmek ve istatistiksel paket programlarını kullanabilmektir. Nicel ve Nitel değişken kavramı, Verilerin özetlenmesi, Betimsel istatistikler, Momentler, Normal dağılım uygulamaları, Nokta tahmini, Tek yanlı ve iki yanlı aralık tahminleri 1. Veri ve değişken kavramlarını tanıma becerisi 2. Yatay kesit veriyi tanımlama becerisi 3. Veriyi özetleme ve betimleme becerisi 4. Parametrenin nokta ve aralık tahminlerini yapabilme becerisi 5. İstatistiksel paket programlarını tanıma becerisi Yrd. Doç. Dr. Mehmet MERT Öğretim Yöntemleri (*) Sözel Anlatım ( ) Örnek Olay (* ) Bilgisayar Destekli (*) Tartışma ( ) Drama ( ) Laboratuar (*) Problem Çözme ( ) Buluş Yoluyla ( ). ( ) Deney ( ) Proje ( ). Ders Kitabı / Önerilen Kaynaklar 1. Sami Ercan, Uygulamalı Temel İstatistik, Necmi Gürsakal, Bilgisayar Uygulamalı İstatistik 1, Necmi Gürsakal, Betimsel İstatistik, 2007 Başarı Notunu Değerlendirme Sistemi ( ) Doğrudan Dönüşüm Sistemi (*) Bağıl Değerlendirme Araçlar Sayı Oran Derse Devam ve Katılım 1 %5 Ara Sınav(lar) 1 %30 Ölçme ve Değerlendirme Ödev(ler) / Seminer(ler) 1 %5 Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ Raporları) Diğer (.) Yarıyıl Sınavı 1 %60 Toplam 4 % / 14

2 1 Veri ve Değişken Kavramı, Nicel değişkenler için frekans tabloları, çizgi grafikler ve histogramlar 2 Nitel değişkenler için frekans tabloları, pasta dilimi, dikdörtgen ve dal yaprak grafikleri 3 Bilgisayar Uygulamaları (Stata, SPSS, Minitab ve Excel) 4 Konum Ölçüleri, aritmetik ortalama, geometrik ortalama, harmonik ortalama, kareli ortalama, kesilmiş ortalama, mod, medyan, yüzdelik ve çeyrek değerler, kutu grafikler 5 Değişim Ölçüleri, dağılım genişliği, varyans, standart sapma, standart hata, değişim katsayısı 6 Dağılım ölçüleri, çarpıklık ve basıklık katsayıları. Konum, değişim ve dağılım ölçülerinin ham ve özetlenmiş veriler üzerinde uygulamaları 7 Bilgisayar Uygulamaları (Stata, SPSS, Minitab ve Excel) 8 Normal Dağılım ve uygulamaları 9 Örneklem dağılımları, t dağılımı, Ki-kare ve F dağılımları 10 Tahmin kavramına giriş. Parametre ve istatistik kavramları, Nokta tahminleri 11 Kitle ortalaması ve varyansı için tek yönlü ve çift yönlü aralık tahmini ve uygulamaları 12 Kitle oranı için nokta, tek yönlü ve çift yönlü aralık tahmini ve 13 uygulamaları İki kitle ortalaması arasındaki farkın aralık tahmini ve uygulamaları 14 İki kitle oranı arasındaki farkın aralık tahmini ve uygulamaları 15 Bilgisayar Uygulamaları (Stata, SPSS, Minitab ve Excel) Program Yeterlilikleri Toplam PY PY PY PY PY PY PY PY 08 Dersin, Program Yeterliliklerine Katkısı / 14

3 Dersin Öğrenme, öğretme ve değerlendirme etkinlikleri çerçevesinde iş yükü hesabı (Ortalama Saat) Etkinlikler Sayısı Ön Hazırlık Etkinlik Süresi Toplam İş Yükü Kuramsal Ders Uygulamalı Ders Ödev(ler) / Seminer(ler) Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ) Diğer bilgi edinme çalışmaları Ara Sınav(lar) Yarıyıl Sınavı Toplam İş Yükü (Saat) 171 Yuvarla [Toplam İş Yükü (saat) / Haftalık İş Yükü (30)] = Dersin AKTS Kredisi 6 EKONOMETRİ BÖLÜMÜ YAZ OKULU MATEMATİK I DERSİ 1. Değişkenler arasındaki ilişkileri fonksiyonlarla açıklayabilir. 2. Limit, süreklilik ve türev konusuna hakim olur. 3. Türevin ekonomik uygulamalarını yorumlayabilir, ilişkileri kurabilir, grafiklerle açıklayabilir. 4. Üstel ve logaritmik fonksiyonlar ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur 1 Temel kavramlar 2 Tek değişkenli fonksiyonlar 3 Limit, süreklilik 4 Türev tanımı, yorumu, türev alma kuralları 5 Türevin işletme ve ekonomi uygulamaları 6 Türevin işletme ve ekonomi uygulamalarına devam 7 Kapalı fonksiyonlarda türev, zincir kuralı, yüksek mertebeden türevler, diferansiyel 8 Ara Sınav 9 Türev Uygulamaları, fonksiyonlarda maksimum-minimum 10 Artan azalan fonksiyonlar, büküm noktası 11 İkinci türev testi, grafik çizimleri 12 Üstel fonksiyonlar ve türevi 13 Logaritmik fonksiyonlar ve türevi 14 Üstel ve logaritmik fonksiyon uygulamaları, arz talep esnekliği, 15 Faiz problemleri; Basit faiz, bileşik faiz, anüite Yrd.Doç.Dr. Emre İpekçi Çetin EKONOMETRİ BÖLÜMÜ YAZ OKULU MATEMATİK II DERSİ 3 / 14

4 1. İntegral kavramına hakim olur. 2. İntegralin ekonomik uygulamalarını yorumlayabilir, ilişkileri kurabilir, grafiklerle açıklayabilir. 3. Matrisler ve determinantlar hakkına bilgi sahibi olur. 4. Denklem sistemlerinin çözümlemelerini yapabilir. 1 Belirsiz integral 2 Belirsiz integral alma kuralları 3 Belirli integral 4 İntegral uygulamaları, marjinal fonksiyondan toplam fonksiyonun elde edilmesi 5 Matrisler, Matris işlemleri 6 Matrislerde satır işlemleri, satır işlemlerini kullanarak 7 matrisin tersini hesaplamak Determinantlar, Sarrus Kuralı, Minör, Eşçarpan, Laplace açılımı 8 Ara Sınav 9 Ek matris, ek matristen faydalanarak matris tersi bulma 10 Doğrusal denklem sistemleri Denklem sistemlerinin ters matris yoluyla çözümü, Gauss Jordan eliminasyonu, Gauss eliminasyonu Denklem sistemlerinin ek matristen faydalanarak çözümü, Cramer kuralı Girdi-çıktı analizi, rank, doğrusal denklem sistemlerinin rank ve elemanter işlemlerden faydalanılarak çözülmesi 14 Çok değişkenli fonksiyonlar 15 Problem çözümleri Yrd.Doç.Dr. Emre İpekçi Çetin EKONOMETRİ BÖLÜMÜ YAZ OKULU YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI II DERSİ Gerçek hayat karar verme problemlerinde kullanılan yöneylem araştırması tekniklerinin öğrenilmesi ve bunları uygulama becerisinin kazandırılmasıdır. Ulaştırma Modelleri, Atama Modelleri, Çok Amaçlı Karar Verme, Şebeke Analizi, Cpm-Pert Analizleri, Oyun Teorisi, Markov Analizi 1 Ulaştırma Problemleri (Temel Kavramlar, DP Formulasyonu, Başlangıç Çözümleri) 2 Ulaştırma Problemleri (En Uygun Çözümün Bulunması) 3 Ulaştırma Problemleri (Duyarlılık Analizleri) 4 Atama Problemleri 5 Çok Amaçlı Karar Verme 4 / 14

5 6 Hedef Programlama 7 Şebeke Analizi (Temel Kavramlar, En Küçük Yayılma Problemleri) 8 Şebeke Analizi (En Kısa Yol Problemleri, Gezgin Satıcı Problemleri) 9 Şebeke Analizi (Maksimum Akış Problemleri) Proje Yönetimi (Temel Kavramlar, Ok Diyagramı, Kritik Yol Analizi- CPM) Proje Yönetimi (Pert Analizi) Oyun Teorisi (Temel Kavramlar, Dengeli Oyunlar, Üstünlük Stratejileri) Oyun Teorisi (mx2, 2xn Boyutlu Oyunların Grafik Çözüm Yöntemi) Markov Analizi Yrd.Doç.Dr. Emre İpekçi Çetin EKONOMETRİ BÖLÜMÜ YAZ OKULU YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I DERSİ Günümüz organizasyonlarında etkin bir yönetim için (problem çözmekarar verme) karar-destek aracı olarak doğrusal programlama ve matematiksel modellemenin kullanılması. Modeller, Doğrusal Programlamaya Giriş, Doğrusal Programlama: Simplex Yöntemi, Doğrusal Programlama: Dualite Ve Duyarlılık Analizi, Tam Sayılı Doğrusal Programlama Temel kavramlar, Yöneylem Araştırması ve Doğrusal 1 Programlamaya Giriş 2 Matematiksel Modelleme 3 Grafik Çözüm 4 Simpleks Yöntemi 5 Simpleks Yöntemi Simpleks İçin Özel Durumlar (Sınırsız Çöz., Uygun Olmayan 6 Çöz., Alternatif Çöz., Yozlaşma) Simpleks İçin Özel Durumlar (Sınırsız Çöz., Uygun Olmayan 7 Çöz., Alternatif Çöz., Yozlaşma) 8 Dualite 9 Dual Simpleks Yöntem Duyarlılık Analizi (Amaç fonksiyonu katsayılarındaki 10 değişiklik) Duyarlılık Analizi (Sağ taraf sabitlerinin değişim aralığının 11 belirlenmesi) 12 Tamsayılı Doğrusal Programlama Tamsayılı Doğrusal Programlama Probleminin Dal Sınır 13 Tekniği ile çözümü Tamsayılı Doğrusal Programlama Probleminin Çözümünde 14 Gomory Kesim Düzlemi Yöntemi 5 / 14

6 Yrd.Doç.Dr. Emre İpekçi Çetin F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili ÖRNEKLEME Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (*) Yüksek Lisans( ) Doktora ( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (*) İkinci Örgün Öğretim ( ) Uzaktan Öğretim ( ) Dersin Türü Dersin Alan Kodu Ders Kodu Zorunlu (*) Seçmeli ( ) Kuramsal Saat Uygulama Saat Toplam Saat Yarıyılı Ulusal Kredi AKTS Kredi Bahar 3 6 Dersin Özet İçeriği - Ön Koşul Dersler Önerilen Seçmeli Dersler Dersin Koordinatörü Dersin Öğretim Elemanı Dersin Yardımcı Öğretim Elemanı Parametresi tahmin edilecek kitleden, en iyi temsiliyeti sağlayan, en uygun örnekleme yöntemini kullanarak örneklem çekmek ve tahminler yapabilmektir. Temel kavramlar, yerine koyarak ve koymadan örnekleme, olasılıklı ve olasılıkı olmayan örnekleme, basit rasgele örnekleme, tabakalı rasgele örnekleme, sistematik örnekleme, basit küme örneklemesi, aşamalı örnekleme, örneklem genişliği hesaplama teknikleri 6. Ekonometrik ve istatistiksel tahmin yapabilmek için uygun yöntem kullanarak gerekli büyüklükte örneklem çekebilme becerisi 7. Kullanılan örnekleme yöntemine göre tahmin yapabilme becerisi Yrd. Doç. Dr. Mehmet MERT Öğretim Yöntemleri (*) Sözel Anlatım ( ) Örnek Olay ( ) Bilgisayar Destekli (*) Tartışma ( ) Drama ( ) Laboratuar (*) Problem Çözme ( ) Buluş Yoluyla ( ). ( ) Deney ( ) Proje ( ). Ders Kitabı / Önerilen Kaynaklar 4. Taro Yamane, Temel Örnekleme Yöntemleri, 2010 Başarı Notunu Değerlendirme Sistemi ( ) Doğrudan Dönüşüm Sistemi (*) Bağıl Değerlendirme Araçlar Sayı Oran Derse Devam ve Katılım 1 %5 Ara Sınav(lar) 1 %30 Ölçme ve Değerlendirme Ödev(ler) / Seminer(ler) 1 %5 Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ Raporları) Diğer (.) Yarıyıl Sınavı 1 %60 Toplam 4 % / 14

7 1 Temel kavramlar, kitle, örneklem, örnekleme, olasılıklı ve olasılıksız örnekleme kavramları ve uygulamaları 2 Bileşik dağılımlar, beklenen değer, varyans, kovaryans, istatistiksel bağımsızlık, göreli varyans, değişim katsayısı ve uygulamalar 3 Tahmin edici, nokta tahmini ve aralık tahminleri uygulamaları 4 Basit rasgele örneklemede kitle ortalamasının tahmin edicisi ve standart hatası, kitle toplamının tahmin edicisi ve standart hatası ve uygulamalar 5 Basit rasgele örneklemede kitle oranının tahmin edicisi ve standart hatası, güvenilirlik, duyarlılık kavramları 6 Basit rasgele örneklemede kitle ortalaması, kitle toplamı, kitle oranı tahmini yapmak için örneklem genişliği hesaplamaları 7 Tabakalı Rasgele örneklemede kitle ortalamasının tahmin edicisi ve standart hatası, kitle toplamının tahmin edicisi ve standart hatası ve uygulamalar 8 Tabakalı Rasgele örneklemede kitle oranının tahmin edicisi ve standart hatası, Basit rasgele örnekleme ile Tabakalı rasgele örneklemenin karşılaştırılması, uygulamalar 9 Eşit dağıtım, Orantılı dağıtım, Neyman dağıtımı ve en uygun dağıtım yöntemleri ve uygulamaları 10 Tabakalandırılmış kitleden çekilecek örneklem genişliği hesaplama teknikleri ve uygulamaları 11 Sistematik örnekleme yöntemi ve uygulamaları 12 Basit küme örneklemesinde kitle ortalamasının tahmin edicisi ve standart hatası, kitle toplamının tahmin edicisi ve standart hatası ve uygulamalar 13 Basit küme örneklemesinde kitle oranının tahmin edicisi ve standart hatası ve uygulamaları 14 Aşamalı örnekleme yöntemi ve uygulamaları 15 Çok aşamalı örnekleme yöntemi ve uygulamaları Program Yeterlilikleri Toplam PY PY PY 03 PY PY PY 06 PY PY 08 Dersin, Program Yeterliliklerine Katkısı / 14

8 Dersin Öğrenme, öğretme ve değerlendirme etkinlikleri çerçevesinde iş yükü hesabı (Ortalama Saat) Etkinlikler Sayısı Ön Hazırlık Etkinlik Süresi Toplam İş Yükü Kuramsal Ders Uygulamalı Ders Ödev(ler) / Seminer(ler) Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ) Diğer bilgi edinme çalışmaları Ara Sınav(lar) Yarıyıl Sınavı Toplam İş Yükü (Saat) 171 Yuvarla [Toplam İş Yükü (saat) / Haftalık İş Yükü (30)] = Dersin AKTS Kredisi 6 F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili MATEMATİKSEL İSTATİSTİK II Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (*) Yüksek Lisans( ) Doktora ( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (*) İkinci Örgün Öğretim ( ) Uzaktan Öğretim ( ) Dersin Türü Dersin Alan Kodu Ders Kodu Zorunlu (*) Seçmeli ( ) Kuramsal Saat Uygulama Saat Toplam Saat Yarıyılı Ulusal Kredi AKTS Kredi Bahar 3 6 Dersin Özet İçeriği - Ön Koşul Dersler Önerilen Seçmeli Dersler Dersin Koordinatörü Dersin Öğretim Elemanı Dersin Yardımcı Öğretim Elemanı Ekonometrik bir modelin kuramsal alt yapısını, tahmin yöntemlerinin kuramsal alt yapısını, karar teorisinin kuramsal alt yapısını matematiksel olarak anlamaktır. Marjinal olasılık fonksiyonları, koşullu dağılımlar, koşullu beklenen değer ve varyans, Momentler, Moment çıkaran fonksiyon, parametre, tahmin edici, yansızlık, tutarlılık, etkinlik, yeterlilik, örneklem dağılımları, tahmin yöntemleri, istatistiksel karar kuramı 8. Ekonometrik ve istatistiksel model kavramının teorisini anlayabilme becerisi 9. Tahmin yöntemlerinin kuramsal alt yapısını anlayabilme becerisi Yrd. Doç. Dr. Mehmet MERT Öğretim Yöntemleri (*) Sözel Anlatım ( ) Örnek Olay ( ) Bilgisayar Destekli (*) Tartışma ( ) Drama ( ) Laboratuar (*) Problem Çözme ( ) Buluş Yoluyla ( ). ( ) Deney ( ) Proje ( ). Ders Kitabı / Önerilen Kaynaklar 5. Joun E. Freund, Matematiksel İstatistik, 2002 Başarı Notunu Değerlendirme Sistemi ( ) Doğrudan Dönüşüm Sistemi (*) Bağıl Değerlendirme 8 / 14

9 Araçlar Sayı Oran Derse Devam ve Katılım 1 %5 Ara Sınav(lar) 1 %30 Ölçme ve Değerlendirme Ödev(ler) / Seminer(ler) 1 %5 Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ Raporları) Diğer (.) Yarıyıl Sınavı 1 %60 Toplam 4 % Marjinal olasılık fonksiyonları ve uygulamaları 2 Koşullu olasılık dağılımları ve uygulamaları 3 Koşullu beklenen değer, koşullu varyans ve uygulamaları 4 Moment çıkaran fonksiyon ve uygulamaları 5 Raslantı değişkeninin fonksiyonunun dağılımı, dönüşüm yöntemi, moment çıkaran fonksiyon yöntemive uygulamaları 6 Örneklem dağılımları, t dağılımı, merkezi limit teoremi, Chebisev teoremi ve uygulamalar 7 F dağılımı, Ki-kare dağılımı, teoremleri, özellikleri ve uygulamaları 8 Sonlu ve sonsuz kitleden çekilen örneklemlere ait istatistikler 9 ve uygulamalar Tahmin edicide aranan özellikler, yansızlık, tutarlılık, etkinlik, yeterlilik ve uygulamalar 10 Rao Cramer eşitsizliği ve uygulamaları 11 Tahmin yöntemleri, Moment yöntemi ve uygulamaları 12 En çok olabilirlik tahmin yöntemi ve uygulamaları 13 Bayesci tahmin ve uygulamaları 14 Sıralı istatistikler ve uygulamaları 15 İstatistiksel karar verme yöntemleri ve uygulamaları Program Yeterlilikleri Toplam PY PY PY 03 PY PY PY 06 PY PY 08 Dersin, Program Yeterliliklerine Katkısı / 14

10 Dersin Öğrenme, öğretme ve değerlendirme etkinlikleri çerçevesinde iş yükü hesabı (Ortalama Saat) Etkinlikler Sayısı Ön Hazırlık Etkinlik Süresi Toplam İş Yükü Kuramsal Ders Uygulamalı Ders Ödev(ler) / Seminer(ler) Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ) Diğer bilgi edinme çalışmaları Ara Sınav(lar) Yarıyıl Sınavı Toplam İş Yükü (Saat) 171 Yuvarla [Toplam İş Yükü (saat) / Haftalık İş Yükü (30)] = Dersin AKTS Kredisi 6 F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (*) Yüksek Lisans( ) Doktora ( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (*) İkinci Örgün Öğretim ( ) Uzaktan Öğretim ( ) Dersin Türü Dersin Alan Kodu Ders Kodu Zorunlu (*) Seçmeli ( ) Kuramsal Saat Uygulama Saat Toplam Saat Yarıyılı Ulusal Kredi AKTS Kredi Güz 3 6 Dersin Özet İçeriği - Ön Koşul Dersler Önerilen Seçmeli Dersler Dersin Koordinatörü Dersin Öğretim Elemanı Dersin Yardımcı Öğretim Elemanı Olasılık kuramının istatistik ve ekonometrideki yerini, temel istatistik ve ekonometrik tekniklerin kuramsal alt yapısını matematiksel olarak anlamaktır. Çarpım kuralı, permütasyon, kombinasyon, örneklem uzayı, rassal değişken, olasılık aksiyomları, toplam olasılık formülü, Bayes teoremi, kesikli rassal değişken, olasılık fonksiyonu, kesikli olasılık dağılımları, sürekli rassal değişken, olasılık yoğunluk fonksiyonu, beklenen değer, varyans, dağılım fonksiyonu, Normal dağılım ve özellikleri, bileşik olasılık yoğunluk fonksiyonları 10. Olasılık teorisini matematiksel olarak tanımlama becerisi 11. Temel istatistiksel ve ekonometrik tekniklerin matematiksel alt yapısını anlama becerisi Yrd. Doç. Dr. Mehmet MERT Öğretim Yöntemleri (*) Sözel Anlatım ( ) Örnek Olay ( ) Bilgisayar Destekli (*) Tartışma ( ) Drama ( ) Laboratuar (*) Problem Çözme ( ) Buluş Yoluyla ( ). ( ) Deney ( ) Proje ( ). Ders Kitabı / Önerilen Kaynaklar 6. Joun E. Freund, Matematiksel İstatistik, / 14

11 Başarı Notunu Değerlendirme Sistemi ( ) Doğrudan Dönüşüm Sistemi (*) Bağıl Değerlendirme Araçlar Sayı Oran Derse Devam ve Katılım 1 %5 Ara Sınav(lar) 1 %30 Ölçme ve Değerlendirme Ödev(ler) / Seminer(ler) 1 %5 Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ Raporları) Diğer (.) Yarıyıl Sınavı 1 %60 Toplam 4 % Sayma ve çarpım kuralı, çoklu çarpım kuralı, permütasyon, kombinasyon ve uygulamaları 2 Olasılık tanımları, olasılık aksiyomları, örneklem uzayı, raslantı değişkeni kavramı ve uygulamaları 3 Kesikli raslantı değişkenleri, olasılık fonksiyonları ve uygulamaları 4 Beklenen değer, varyans, risk kavramı ve uygulamaları 5 Sürekli raslantı değişkenleri, olasılık yoğunluk fonksiyonu, Dağılım fonksiyonu ve uygulamaları 6 Raslantı değişkenlerinin fonksiyonlarının beklenen değer, varyansı ve uygulamaları 7 Kesikli dağılımlar, Bernoulli dağılımı, Binom dağılımı ve uygulamaları 8 Negatif Binom dağılımı, Poisson dağılımı ve uygulamaları 9 Sürekli dağılımlar, Normal dağılım ve uygulamaları 10 Uniform dağılım, Üstel dağılım ve uygulamaları 11 Gamma dağılımı, Lognormal dağılım ve uygulamaları 12 Binom dağılımı ve Poisson dağılımlarının Normal dağılıma yakınsaması ve uygulamalar 13 Bileşik olasılık fonksiyonları ve uygulamaları 14 Bileşik olasılık yoğunluk fonksiyonları ve uygulamaları 15 Kovaryans ve korelasyon kavramları ve uygulamaları Program Yeterlilikleri Toplam PY PY PY 03 PY PY PY 06 PY PY 08 Dersin, Program Yeterliliklerine Katkısı / 14

12 Dersin Öğrenme, öğretme ve değerlendirme etkinlikleri çerçevesinde iş yükü hesabı (Ortalama Saat) Etkinlikler Sayısı Ön Hazırlık Etkinlik Süresi Toplam İş Yükü Kuramsal Ders Uygulamalı Ders Ödev(ler) / Seminer(ler) Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ) Diğer bilgi edinme çalışmaları Ara Sınav(lar) Yarıyıl Sınavı Toplam İş Yükü (Saat) 171 Yuvarla [Toplam İş Yükü (saat) / Haftalık İş Yükü (30)] = Dersin AKTS Kredisi 6 F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (*) Yüksek Lisans( ) Doktora ( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (*) İkinci Örgün Öğretim ( ) Uzaktan Öğretim ( ) Dersin Türü Dersin Alan Kodu Ders Kodu Zorunlu (*) Seçmeli ( ) Kuramsal Saat Uygulama Saat Toplam Saat Yarıyılı Ulusal Kredi AKTS Kredi Bahar 3 6 Dersin Özet İçeriği - Ön Koşul Dersler Önerilen Seçmeli Dersler Dersin Koordinatörü Dersin Öğretim Elemanı Dersin Yardımcı Öğretim Elemanı İstatistiksel hipotez testleri yardımı ile parametre hakkında karar vermek, kategorik verileri analiz edebilmek, parametrik olmayan istatistiksel yöntemlere hakim olmak ve bilgisayar uygulamalarını yapabilmek Hipotez testi kavramı, tek örneklem t testi, iki örneklem t testi, bağımlı örneklem t testi, kitle oranına ilişkin testler, iki kitle oranı arasındaki farkın testi, Kitle varyansına ait testler, normallik testleri, homojenlik testleri, tek yönlü varyans analizi, çoklu karşılaştırma testleri, Ki-kare analizi, korelasyon analizi, Sıra sayıları testi, Kruskall Wallsi testi, Man Witney testi. 12. Hipotez kurabilme ve test edebilme becerisi 13. Değişkenler arasındaki ilişkiyi anlayabilme becerisi 14. Kategorik verileri analiz edebilme becerisi 15. Parametrik ve parametrik olmayan testleri yapabilme becerisi 16. İstatistiksel paket programları etkin kullanabilme becerisi Yrd. Doç. Dr. Mehmet MERT Öğretim Yöntemleri (*) Sözel Anlatım ( ) Örnek Olay (* ) Bilgisayar Destekli (*) Tartışma ( ) Drama ( ) Laboratuar (*) Problem Çözme ( ) Buluş Yoluyla ( ). 12 / 14

13 ( ) Deney ( ) Proje ( ). Ders Kitabı / Önerilen Kaynaklar 7. Necmi Gürsakal, Bilgisayar Uygulamalı İstatistik 2, Yılmaz Özkan, Uygulamalı İstatistik 2, 2007 Başarı Notunu Değerlendirme Sistemi ( ) Doğrudan Dönüşüm Sistemi (*) Bağıl Değerlendirme Araçlar Sayı Oran Derse Devam ve Katılım 1 %5 Ara Sınav(lar) 1 %30 Ölçme ve Değerlendirme Ödev(ler) / Seminer(ler) 1 %5 Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ Raporları) Diğer (.) Yarıyıl Sınavı 1 %60 Toplam 4 % Hipotez testi kavramı, yokluk hipotezi ve karşıt hipotez, I. tür ve II. tür hata, testin gücü, kritik alan, p değeri hesaplaması 2 Ortalamaya ilişkin testler, tek örneklem t testi, bağımsız iki örneklem t testi ve uygulamaları 3 Oran testleri, Kitle oranına ait hipotez testi, iki kitle oranı arasındaki farka ait hipotez testi ve uygulamaları 4 Kitle varyansına ait hipotez testleri, F testi, Sıra sayıları testi, Man withney testi 5 Bilgisayar Uygulamaları (Stata, SPSS, Minitab ve Excel) 6 Normallik testleri, P-Plot grafiği, Jarqua Bera testi, Kolmogorov simirnov testi ve uygulamaları 7 Homojenlik testleri, Bartlett testi, Levene Testi ve uygulamaları 8 Bilgisayar Uygulamaları (Stata, SPSS, Minitab ve Excel) 9 Tek yönlü varyans analizi, varsayımları ve uygulamaları 10 Çoklu karşılaştırma testleri, Scheffe, Benferonni, Tukey testleri ve uygulamaları 11 Kruskall Wallis testi ve uygulamaları 12 Bilgisayar Uygulamaları (Stata, SPSS, Minitab ve Excel) 13 Çapraz tablolar, Ki-kare bağımsızlık testi ve uygulamaları 14 Kovaryans ve korelasyon matrisleri, korelasyon katsayısı anlamlılık testi 15 Bilgisayar Uygulamaları (Stata, SPSS, Minitab ve Excel) Program Yeterlilikleri Toplam PY PY PY PY PY PY PY / 14

14 PY 08 Akdeniz Üniversitesi Dersin, Program Yeterliliklerine Katkısı Dersin Öğrenme, öğretme ve değerlendirme etkinlikleri çerçevesinde iş yükü hesabı (Ortalama Saat) Etkinlikler Sayısı Ön Hazırlık Etkinlik Süresi Toplam İş Yükü Kuramsal Ders Uygulamalı Ders Ödev(ler) / Seminer(ler) Dönem Ödevi / Proje Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ) Diğer bilgi edinme çalışmaları Ara Sınav(lar) Yarıyıl Sınavı Toplam İş Yükü (Saat) 171 Yuvarla [Toplam İş Yükü (saat) / Haftalık İş Yükü (30)] = Dersin AKTS Kredisi 6 14 / 14