SOSYAL BİLİMLER İÇİN İSTATİSTİKSEL UYGULAMALAR
- Ders
- STAT461 - SOSYAL BİLİMLER İÇİN İSTATİSTİKSEL UYGULAMALAR
- Bölüm
- İşletme - İngilizce - Lisans
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 5
- T+P+L
- 3 + 0 + 0
- Ders Koordinatörleri
- -
- Ön Koşul
- -
- Anahtar Sözcükler
Ders Açıklaması
Dersin amacı öğrencilerin ileri düzeyde ve bütünleşik olarak microsoft word, excel ve istatistiksel programları kullanabilmesini sağlamaktır. Bu derste öğrenciler profesyonel bir şekilde kendi istatistiki uygulamaları Power Point ile sunabilecekler; istatistiksel yeteneklerini kullanarak basit veya karmaşık yüzdeleri varyans analizleri ile elde edecekler, çoklu regresyonun ve genel lineer modelleri öğrenmenin yanısıra tablo, raporlar, grafikler ve dağılımları ve eğilim grafiklerini oluşturabileceklerdir. Bu ders yeni başlayanlar için istatistiksel analizleri kolay bir şekilde sunarken, deneyimli öğrenciler için ise kullanım kolaylığını artıracaktır. Öğrencilere sağlanacak dosya sayesinde öğrenciler veri girişi yapıp analiz sonuçlarını değerlendirebileceklerdir.
SOSYAL BİLİMLER İÇİN İSTATİSTİKSEL UYGULAMALAR
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.
Ders çıktıları
- 01 Learning and applying the system of ideas regarding the economic thought and decision making
- 02 Comprehending and being able to apply the cost-benefit principle,
- 03 Having a clear idea about factors of production and production costs,
- 04 Ability to apply opportunity cost, economic profit and production possibilities frontier concepts in problem solving
- 05 Understanding and interpreting the demand and supply concepts in the market
- 06 Ability to understand and evaluate the total utility and marginal utility concepts,
- 07 Learning elasticity concept and being able to define the factors which affects the elasticity of demand and elasticity of supply.
Ders Müfredatı
| Hafta | Konu |
|---|---|
| Hafta 1 | The Science of Statistics |
| Hafta 2 | The Science of Statistics |
| Hafta 3 | Methods for Describing Data |
| Hafta 4 | Methods for Describing Data |
| Hafta 5 | Probability |
| Hafta 6 | Probability |
| Hafta 7 | Midterm Exam |
| Hafta 8 | Midterm Exam |
| Hafta 9 | Discrete Random Variables |
| Hafta 10 | Discrete Random Variables |
| Hafta 11 | continuous Random Variables |
| Hafta 12 | Random Variables |
| Hafta 13 | Sampling |
| Hafta 14 | Sampling |
| Hafta 15 | Final Exam |
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
- 01 Mario F. Triola, (2015) Essentials of Statistics, Global Edition, 5th Edition Pearson
Ders Çıktıları
- L01 Standart sapmayı ve diğer dağılım ölçülerini değerlendirmek SOLO 5
- L02 Olma şansını ve temel olasılık teorisi kavramını tahmin etmek SOLO 5
- L03 Frekans dağılımı hakkında bir anlayış geliştirmek. SOLO 4
- L04 Merkezi eğilim ölçümünü hesaplamak SOLO 2
- L05 Verileri grafiksel sunumlar ve çubuk grafik, pasta grafikler, gövde - yaprak ve frekans tablosu gibi tabloları kullanarak özetlemek. SOLO 4
- L06 Normal eğri altındaki gözlem oranını saymak, ölçek, yüzde ve çeyreklik değişimleri. SOLO 2
- L07 İşletme ve ekonomi için istatistiksel uygulamaları tanımlamak SOLO 2
- L08 Gruplanmış verileri aralık sınıflarıyla sınıflandırmak SOLO 3
- L09 Yarıyıl sonunda öğrenciler ölçek türleri ile ölçüm, popülasyon ve örnekleme düzeylerini ayırt edebilecektir. Gözlemlerin merkezi eğilimini, sapmasını ve dağılımını hesaplamayı ve değerlerin konumunu yaklaşık olarak hesaplamayı öğrenmek. Ayrıca, bir olayın oluşma olasılığı ve şansı teorikleştirilecektir. SOLO 0
- L10 İstatistiklerle ilgili temel tanımları açıklayabilmek SOLO 3
- L11 Aralıklı ölcme duzeyindeki 2 değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi korelasyon katsayısı ile yorumlamak SOLO 3
- L12 Regresyon denklemini ve katsayılarını formüle etmek ve yorumlayabilmek SOLO 3
- L13 İşletme ve ekonomi için istatistiksel uygulamaları tanımlar. SOLO 3
- L14 Frekans dağılımı hakkında bir anlayış geliştirin. SOLO 5
- L15 Merkezi eğilim ölçümünü hesaplayın SOLO 2
- L16 Standart sapmayı ve diğer dağılım ölçülerini değerlendirin SOLO 5
- L17 Hesaplama korelasyon katsayısı ve kovaryans SOLO 3
- L18 Bir olayın gerçekleşip gerçekleşmeme olasılığını tartışın. SOLO 5
- L19 Toplama kuralı, çarpma kuralları, koşullu olasılıklar gibi temel kuralları tanımlayın. SOLO 3
Program Çıktıları
- P01 YBS ve yenilikçi bilgi teknolojilerinin organizasyonlarda etkin kullanımı ve uygulanması konusundaki geniş kapsamlı kavramların bilgisine sahip olduğunu gösterir
- P02 YBS projelerinin yönetiminde ve örgütsel süreçlerin iyileştirilmesinde özerklik ve sorumluluk göstermek
- P03 Alandaki güncel sorunları araştırmak ve değerlendirmek için ilgili kurumsal çerçeveler, YBS'den teoriler, ilgili müttefik alanlar ve disiplinlerle ilgili kapsamlı bir anlayış sergilemek
- P04 Bilişim sistemlerinin edinilmesini, geliştirilmesini, uygulanmasını ve yönetimini kolaylaştırmak için YBS bilgisini uygulamak
- P05 Bilişim teknolojisi inovasyonlarının yarattığı fırsatlardan yararlanarak YBS stratejisi ile örgütsel strateji arasında uyumunu sağlamak için YBS bilgisini uygulamak
- P06 Gizlilik, bilgi güvenliği ve bilgilerin etik kullanımı gibi önemli YBS konularında etik ve mantık göstermek
- P07 Kanıta dayalı karar vermeyi kolaylaştırmak için kurumsal ve çevresel verilerin toplanmasına ve analizine uygun teknolojiler ve teknikler uygulamak
- P08 Örgütsel sorunları doğru bir şekilde tanımlamak ve YBS kullanarak çözümler önermek için kurumsal verileri analiz etmek
- P09 Profesyonel ortamla tutarlı etkili iletişim becerileri uygulamak
- P10 Profesyonel ortamla tutarlı etkin işbirliği becerileri uygulamak
Pç-Dç Matrisi
| ÖÇ | P01 | P02 | P03 | P04 | P05 | P06 | P07 | P08 | P09 | P10 | Ortalama |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L01 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L02 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L03 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L04 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L05 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L06 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L07 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L08 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L09 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L10 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L11 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L12 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L13 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L14 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L15 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L16 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L17 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L18 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L19 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |