| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| İstatistik I | STAT 201 | 2 | 1 | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. değişik veri tiplerini ve ölçüm düzeylerini ayrıştırabilir |
| 2. verileri özetleyebilir ve görsel hale getirebilir |
| 3. olaylarının koşullu ve koşulsuz olasılıklarını hesaplayabilir |
| 4. marjinal ve koşullu dağılımları türetebilir |
| 5. değişik örneklem şemalarına göre örneklem toplayabilir |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | MATH 105, MATH 106 |
| |
Dersin Tanımı:
Stat 201, işletme ve diğer sosyal bilim alanlarında istatistiğe giriş dersinin ilkidir. Başlangıç düzeyinde verilen istatistiğin değişik konuları öğrencilerin daha bilinçli kararlar almalarını sağlamaktadır. Ders; özet istatistikleri, grafik yöntemlerini ve tabloları içeren betimsel istatistik yöntemlerini, temel olasılık teorisini, rassal değişken ve sık kullanılan kesikli ve sürekli dağılımları, birleşik ve marjinal dağılımları, örneklem ve örneklem dağılımlarını içermektedir. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Giriş, Veri Tipleri |
| 2 | Frekans Tabloları, Dağılımları ve Grafikleri |
| 3 | Özet İstatistikler |
| 4 | Verilerin Görüntülenmesi ve Keşfi |
| 5 | Verilerin Görüntülenmesi ve Keşfi |
| 6 | Olasılık: Temel kavramlar, olasılık atama yöntemleri, toplama kuralı ile olasılık hesabı |
| 7 | Olasılık: çarpma kuralı ile olasılık hesabı, çapraz tablo kullanarak olasılık hesabı |
| 8 | Olasılık: Koşullu olasılık, Bayes’ theoremi, sayma yöntemleri |
| 9 | Kesikli Olasılık Dağılımları: kesikli olasılık dağılımlarının ortalaması, varyansı ve standard sapması; Binom, Hipergeometrik Poisson dağılımları |
| 10 | Sürekli Olasılık Dağılımları: Düzgün Dağılım, Normal and Standart Normal Dağılımları |
| 11 | Sürekli Olasılık Dağılımları: Standart Normal Dağılım; Binom dağılıma Normal dağılım yakınsaması; Üstel Dağılım |
| 12 | Birleşik ve Marjinal Dağılımlar |
| 13 | Örneklem Yöntemleri |
| 14 | Örneklem Dağılımları ve Merkezi Eğilim Teoremi |
| |
| Kaynaklar: |
| Lind, Marchal & Wathen (2015), Statistical Tech. in Bus. & Economics, McGraw-Hill |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Newbold, Carlson & Thorne (2010), Statistics for Business & Economics, Pearson |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Öğretim stratejisi çoğunlukla derslere ve problem çözmeye dayanmaktadır. Sınıf için tartışmalara katılmaları beklenen öğrenciler soru sorma ve düşüncelerini paylaşma konularında teşvik edilirler. Olabildiğince o hafta işlenen konunun pekiştirilmesi ve uygulanması için sorular verilerek öğrencinin derste çözmesi sağlanır. Ders sorumlusu ile öğrencilerin ders materyali hakkındaki sorularını cevaplamak ve onlara yardımcı olmak için görüşme saatleri ayarlanmaktadır. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara sınav | 1 | %30 |
| Final sınavı | 1 | %40 |
| Ödev | 8 | %30 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |