Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
EKNM 201İSTATİSTİK - I3 + 03. Yarıyıl5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Zorunlu
Dersin Amacı Temel istatistik ve olasılık bilgisini öğretmek
Ders İçeriği İSTATİSTİĞE GİRİŞ, TEMEL KAVRAMLAR, MERKEZİ KONUM ÖLÇÜLERİ, DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ, SINIFLANMIŞ VERİLER VE ÖLÇÜMLER, OLASILIK, KESİKLİ RASTLANTI DEĞİŞKENLERİ VE OLASILIK DAĞILIMLARI, SÜREKLİ RASTLANTI DEĞİŞKENLERİ VE OLASILIK DAĞILIMLARI,
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Temel Olasılık ve İstatistik bilgisi
2Analitik düşünme yetisi
3Rakamlardan yorum yapma ve karar verme yetisi

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 001555544555514
ÖK 002555555555514
ÖK 003555434454314
Ara Toplam15151514121314151413312
Katkı555544555414

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)13339
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)13339
Ödevler11313
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11313
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)12626
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






130

5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2021-2022 Güz5MUSTAFA OZAN YILDIRIM
Detay 2021-2022 Güz6MUSTAFA OZAN YILDIRIM


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
EKNM 201 İSTATİSTİK - I 3 + 0 5 İngilizce 2021-2022 Güz
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. MUSTAFA OZAN YILDIRIM moyildirim@pau.edu.tr İİBF A0011 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Temel istatistik ve olasılık bilgisini öğretmek
İçerik İSTATİSTİĞE GİRİŞ, TEMEL KAVRAMLAR, MERKEZİ KONUM ÖLÇÜLERİ, DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ, SINIFLANMIŞ VERİLER VE ÖLÇÜMLER, OLASILIK, KESİKLİ RASTLANTI DEĞİŞKENLERİ VE OLASILIK DAĞILIMLARI, SÜREKLİ RASTLANTI DEĞİŞKENLERİ VE OLASILIK DAĞILIMLARI,
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 İstatistik, Veri ve İstatistiksel Düşünme
2 Veri Kümelerini Tanımlama Yöntemleri
3 Veri Kümelerini Tanımlama Yöntemleri: Ortalama ve Standard Sapma
4 Olasılık
5 Koşullu Olasılık ve Bayes Teoremi
6 Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları
7 Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları: Normal Dağılım
8 Ara Sırav
9 Örneklem Dağılımı
10 Örneklem Dağılımı: Merkezi Limit Teoremi
11 Tek Örnekleme Dayalı Tahminler
12 Tek Örnekleme Dayalı Tahminler: Student t Dağılımı
13 Tek Örnekleme Dayalı Tahminler: Örneklem Sayısının Belirlenmesi
14 Alıştırmalar
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
KaynaklarKaynak Dili
McClave, J. , Benson, P. G., Sincich, T. Statistics for Business and Economics, Pearson Education.English
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı55Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav35Ara Sınav
Ödev10Ödev
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları