Türkçe | English
FEN FAKÜLTESİ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
( I. ÖĞRETİM)
Ders Bilgi Paketi
http://www.ktu.edu.tr/isbb
Tel: +90 0462 +90 (462) 3773112
FENF
FEN FAKÜLTESİ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ / ( I. ÖĞRETİM)
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

IST4014İstatistiksel Yazılımlar4+0+0AKTS:6
Yıl / YarıyılBahar Dönemi
Ders DuzeyiLisans
Yazılım Şekli Seçmeli
BölümüİSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze
Dersin Süresi14 hafta - haftada 4 saat teorik
Öğretim ÜyesiArş. Gör. Yeşim AKBAŞ
Diğer Öğretim ÜyesiPROF. DR. Türkan ERBAY DALKILIÇ, PROF. DR. Zafer KÜÇÜK
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
Dersin Amacı:
Bu ders temel veri çözümleme yöntemlerini öğretir. Burada R, EXCEL, MATLAB, SPSS ve MINITAB gibi programlar kullanılır. Deneysel verilerin nasıl çözümleneceğini ve özetleneceğini ve bunların istatistiksel sonuçlarını sunumu öğretilir. Mevcut verilerin dosyadan nasıl yükleneceği, nasıl veri dosyası oluşturulacağı, nasıl yönetileceği ve değiştirileceği uygulamalı olarak öğretilir. Bu derste ayrıca R, EXCEL, MATLAB, SPSS ve MINITAB gibi programlarını temel özellikleri öğretilir. Teorik istatistiksel kavramların uygulamada karşılıkları öğretilir.
 
Öğrenim KazanımlarıBPKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : sınırlı şekildeki betimsel istatistik değerleri anlayabilir ve uygulayabilir1,4,51,
ÖK - 2 : temel olasılık kavramını anlayabilecek ve uygulayabileceklerdir1,4,51,
ÖK - 3 : bir alandan elde edilen veriler kapsamında istatistiksel sonuçları anlatabilecek, uygulayabilecek ve yorumlayabilecektir1,4,51,
ÖK - 4 : istatistiksel doğanın temel problemlerin çözümlenmesinde, istatistiksel yöntem, sonuçların istatistiksel ve fiziksel yorumlanması1,4,51,
ÖK - 5 : Uygun grafikler oluşturmak için bir istatistiksel yazılım paketi kullanır1,4,51,
BPKK :Bölüm program kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı
 
Ders İçeriği
İstatistiksel paket programlarına genel bakış (R, EXCEL, MATLAB, SPSS ve MINITAB) , temel özellikleri. Verilerin kodlanması, sıra değerlerinin bulunması, sıralanması, standartlaştırılması. Verilerin birleştirilmesi, ayrıştırılması. Grafiklerin oluşturulması. Tek örneklem, çift örneklem için t testi. Z testi. Dağılımlar: Binom, Poisson, Ki-kare, Normal Dağılım olasılıklarının bulunması. Kesikli ve Normal Dağılımlar için Rastgele Veri Seti Oluşturma. Korelasyon, korelasyon katsayısının test edilmesi, ANOVA, MANOVA, Homojenlik ve bağımsızlık testi. Uyum iyiliği testi. Lineer regresyon. Kategorik veri için çıkarımlar.
 
Haftalık Detaylı Ders İçeriği
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1İstatistiksel paket programlarına genel bakış (R, EXCEL, MATLAB)
 Hafta 2İstatistiksel paket programlarına genel bakış, (SPSS ve MINITAB)
 Hafta 3Tanımlayıcı istatistikleri: düzenleme ve görüntüleme verileri, frekans dağılımları; Bağıl frekans dağılımları; Toplu frekans dağılımları;
 Hafta 4Histogramlar ve grafikler, merkezi eğilim ölçüleri;, ortanca, Ortalama ve ortakça yorumlar;
 Hafta 5Yayılım ölçüleri, Varyans ve standart sapma, Çeyreklikler ve yüzdelik, yorumlar
 Hafta 6Dağılım Türleri: Bakışık, Bakışık olmayan (artı ve eksi çarpıklık)
 Hafta 7Rasgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları: Kesikli Rastgele Değişkenler, ayrık rassal değişken Olasılık dağılımları, ayrık rassal değişkenin ortalama (beklenen değer) ve standart sapması. Sürekli Rasgele Değişkenler; Normal eğrileri ve özellikleri,
 Hafta 8Ortalamanın Örneklem Dağılımı: Rastgele örnekleri ve örnek ortalamasının standart sapma; Merkezi Limit Teoremi, Yorumlama ve Uygulamaları
 Hafta 9Arasınav
 Hafta 10Güven Aralıkları: Büyük, Küçük örnek, İki Nüfus Ortalaması farkı, Bağımsız örnekleri, Bağımlı değişken için örnekler
 Hafta 11Hipotez Testleri, Formülasyon: belirten boş ve alternatif hipotezler, önem seviyesi, raporlama sonuçları, Sonuç ve kabul ve ret, Tip I ve Tip II hataları, rastgele örnekler, istatistiksel testi, p değerleri, tanımlama ve kullanımı açıklanır seçimi Seçimi Bölgeler sonuçlarının yorumlanması
 Hafta 12Nüfus ortalaması için: (z normal nüfus den-testi), Küçük örnek (t-testi Büyük örnek), istatistiksel yazılım paketi kullanımı z veya t-puanı; iki nüfus ortlamasının farkı
 Hafta 13Bağımsız örnekleri (z veya t-testi), Bağımlı örnekleri (z veya t-testi), istatistiksel yazılım paketi kullanımı z veya t-puanı hesaplamak için score;
 Hafta 14Ki-Kare Hipotez testleri: uyum testi; Bağımsızlık Testi; Türdeşlik Testi
 Hafta 15Doğrusal Regresyon ve Korelasyon: Saçılma diyagramları; En Küçük Kareler Yöntemi; Kestirim; Yorumlar
 Hafta 16Dönem sonu sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Kazım ÖZDAMAR, 1999, Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi, Kaan Kitapevi, Eskişehir
2Kazım ÖZDAMAR, 1999, Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi, Kaan Kitapevi, Eskişehir
 
İlave Kaynak
1U. Erman EYMEN, 2007, SPSS 15.0 Veri Analiz Yöntemleri, İstatistik Merkezi
2U. Erman EYMEN, 2007, SPSS 15.0 Veri Analiz Yöntemleri, İstatistik Merkezi
3Necmi GÜRSAKAL, 2007, Betimsel İstatistik,Nobel Yayınevi, Ankara
4Necmi GÜRSAKAL, 2007, Betimsel İstatistik,Nobel Yayınevi, Ankara
5Joaquim P. Marques, 2007, Applied Statistics using SPSS, STATISTICA, MATLAB AND R, Springer, Berlin
6Joaquim P. Marques, 2007, Applied Statistics using SPSS, STATISTICA, MATLAB AND R, Springer, Berlin
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Arasınav 9 1,5 50
Dönem sonu sınavı 16 50
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Yüz yüze eğitim 4 14 56
Sınıf dışı çalışma 3 14 42
Laboratuar çalışması 2 4 8
Arasınav için hazırlık 6 1 6
Arasınav 1 1 1
Ödev 1 8 8
Proje 1 4 4
Dönem sonu sınavı için hazırlık 6 1 6
Dönem sonu sınavı 1 1 1
Toplam Çalışma Yükü132