DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
YBS 224ÇIKARIMSAL İSTATİSTİĞE GİRİŞ3 + 04. Yarıyıl4

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Zorunlu
Dersin Amacı Öğrencilerin, bilinçli bir bilimsel araştırma tüketicisi olarak bu araştırmalarda kullanılan çıkarımsal istatistik yöntemlerini kavrayacak düzeyde bilgi sahibi olmalarını sağlamak ve bilişim sistemleri ve yazılım projeleri için ihtiyaç duyulan istatistiksel analizler yapabilecek alt yapıya sahip olmalarını sağlamak
Ders İçeriği Örnekleme Dağılımı, Hipotez Testleri, Aralık Tahminleri, Veri Madenciliği ve SPSS Uygulamaları, Büyük Veride Regresyon ve Korelasyon Analizi
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Büyük veriye dayalı analitik düşünme yetisi
2İstatistiksel sonuçları genelleyebilme yetisi
3Bilişim projelerinde olasılıksal düşünme yetisi
4SPSS programını kullanabilme becerisi

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 01    11435435
ÖK 02   1 2435535
ÖK 03      444355
ÖK 04      333453
Ara Toplam   113151317161618
Katkı000001434445

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14342
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)188
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)11212
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






104

4

DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2018-2019 Bahar1SERKAN DOLMA

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu:  YBS 224 Dersin Adı:  ÇIKARIMSAL İSTATİSTİĞE GİRİŞ
Saat (T+P) : 3 + 0   Şube No : 1   Öğretim Dili: Türkçe Şube Dönemi :  2018-2019 Bahar
Öğretim Elemanı :  DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ SERKAN DOLMA E-Mail:  İç Hat:  296 2827,
Ders Yeri İİBF C0305,
Amaç : Öğrencilerin, bilinçli bir bilimsel araştırma tüketicisi olarak bu araştırmalarda kullanılan çıkarımsal istatistik yöntemlerini kavrayacak düzeyde bilgi sahibi olmalarını sağlamak ve bilişim sistemleri ve yazılım projeleri için ihtiyaç duyulan istatistiksel analizler yapabilecek alt yapıya sahip olmalarını sağlamak
İçerik : Örnekleme Dağılımı, Hipotez Testleri, Aralık Tahminleri, Veri Madenciliği ve SPSS Uygulamaları, Büyük Veride Regresyon ve Korelasyon Analizi
Devam Zorunluluğu : Dersin Devam Yüzdesi : %70
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 .
2 .
3 .
4 .
5 .
6 .
7 .
8 .
9 .
10 .
11 .
12 .
13 .
14 .
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı30Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav15Ara Sınav
Kısa Sınav15Kısa Sınav 1
Kısa Sınav15Kısa Sınav 2
Ödev10Ödev
Derse Devam3Derse Devam
Yıl İçi Etkinlik12Yıl İçi Etkinlik
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları
© 2019 PAU