1. DOKTORA
  2. SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ
  3. YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ ANABİLİM DALI
  4. 2619 YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ DR.
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
YOBS 649R UYGULAMALI İSTATİSTİK3 + 02. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Doktora
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Dersin amacı öğrencilere R yazılım sistemi ve istatistik uygulamalarına ilişkin hem kavramsal hem pratik düzeyde anlayış kazandırmaktır.
Ders İçeriği R yazılımı, betimleyici istatistikler, hipotez testi ve güven aralığı kavramları, korelasyon ve regresyon analizleri
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1R dilini öğrenmek
2Öğrencilere istatistiğin temellerini aktarmak
3Öğrencilere R temelli olarak istatistiksel analizlerin temellerini ve veri yönetimini öğretmek

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 001            
ÖK 002            
ÖK 003            
Ara Toplam            
Katkı000000000000

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
Ödevler12020
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)12929
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)13232
Sunum / Seminer (hazırlık süresi dahil)13030
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2022-2023 Güz1SERKAN DOLMA


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
YOBS 649 R UYGULAMALI İSTATİSTİK 3 + 0 1 Türkçe 2022-2023 Güz
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Dr. Öğr. Üyesi SERKAN DOLMA dolma@pau.edu.tr İİBF B0219 Dersin Devam Yüzdesi : %
Amaç Dersin amacı öğrencilere R yazılım sistemi ve istatistik uygulamalarına ilişkin hem kavramsal hem pratik düzeyde anlayış kazandırmaktır.
İçerik R yazılımı, betimleyici istatistikler, hipotez testi ve güven aralığı kavramları, korelasyon ve regresyon analizleri
Haftalık Konu Başlıkları
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları