Temel İstatistik
Bu ders; istatistiğin temel kavramlarını, veri türlerini ve veri toplama yöntemlerini tanıtarak, öğrencilerin istatistiksel verileri düzenleme, tablo ve grafiklerle sunma, merkezi eğilim ve dağılım ölçülerini hesaplama, momentler ile çarpıklık ve basıklık gibi dağılım özelliklerini analiz etme, ayrıca basit doğrusal regresyon analizi yapabilme becerilerini geliştirmeyi hedeflemektedir.
Kurs Sağlayıcı: Person
Kurs Sağlayıcı Adı: Oğuz Emre BALKAR
Kurs Sağlayıcı URL'si: https://www.oguzemrebalkar.com/
Kurs Modu: Online
Editörün değerlendirmesi:
4.69
4.69
Temel İstatistik
~BST (Basic Statistics) ~
| Bölüm (Department) | Program (Programme) | Dil (Language) | Süre (Duration) |
| Yönetim ve Organizasyon | Lojistik | Türkçe (Turkish) | 14 Hafta (Weeks) |
| Kodu (Code) | T | U | L | Kredi (Credit) | AKTS (ECTS) |
| 4317.030216.10 | 2 | 0 | 0 | 2 | 2 |
| # | TR | EN |
| Amaç (Aim) | Bu ders, öğrencilerin; işletmelerde ve çeşitli organizasyonlarda etkili kararlar alabilmek için gerekli verileri toplama, sınıflandırma, analiz etme ve yorumlama ile elde edilen bulgulara dayalı olarak sonuç çıkarma becerilerini geliştirmelerini amaçlamaktadır. | This course aims to develop students’ skills in collecting, classifying, analyzing, and interpreting the data necessary to make effective decisions in businesses and various organizations, and drawing conclusions based on the findings obtained. |
| İçerik (Content) | Bu ders; istatistiğin temel kavramlarını, veri türlerini ve veri toplama yöntemlerini tanıtarak, öğrencilerin istatistiksel verileri düzenleme, tablo ve grafiklerle sunma, merkezi eğilim ve dağılım ölçülerini hesaplama, momentler ile çarpıklık ve basıklık gibi dağılım özelliklerini analiz etme, ayrıca basit doğrusal regresyon analizi yapabilme becerilerini geliştirmeyi hedeflemektedir. | This course aims to introduce students to the fundamental concepts of statistics, types of data, and data collection methods, thereby developing their ability to organize statistical data, present it using tables and graphs, calculate measures of central tendency and dispersion, analyze distribution characteristics such as skewness and kurtosis using moments, and analyze simple linear regression. |
| Kaynaklar (Sources) | Çeşitli İnternet Kaynakları, Araştırma Makaleleri ve Tezler | Various Internet Resources, Research Articles and Dissertations |
| Hafta (Week) | TR | EN | Dosya (File) |
| 1 | Temel Kavramlar | Basic Concepts | 📕 |
| 2 | İstatistik Verileri | Statistical Data | 📗 |
| 3 | İstatistik Serileri | Statistical Series | 📘 |
| 4 | Grafikler | Graphs | 📓 |
| 5 | Parametrik Merkezî Eğilim Ölçüleri | PParametric Measures of Central Tendency | 📒 |
| 6 | Parametrik Olmayan Merkezi Eğilim Ölçüleri | Non-Parametric Measures of Central Tendency | 📔 |
| 7 | Parametrik Değişkenlik Ölçüleri | Parametric Measures of Variability | 📕 |
| 8 | Ara Sınav | Midterm | – |
| 9 | Parametrik Olmayan Değişkenlik Ölçüleri | Non-Parametric Measures of Variability | 📗 |
| 10 | Şekil Ölçüleri | Shape Measures | 📘 |
| 11 | İndeksler | Indexes | 📓 |
| 12 | İhtimal Teorisi | Probability Theory | 📒 |
| 13 | Kesikli Tesadüfi Değişkenler ve Dağılımları | Discrete Random Variables and Their Distributions | 📔 |
| 14 | Sürekli Tesadüfi Değişkenler ve Normal Dağılım | Continuous Random Variables and Normal Distribution | 📕 |
| 15 | Kesikli İhtimal Dağılımların Normal Dağılıma Yaklaşımı | Approach of Discrete Probability Distributions to Normal Distribution | 📗 |
| 16 | Final Sınavı | Final Exam | – |
| Tür (Type) | Sayısı (Count) | Katkı (Ratio) – (%) |
| Ara Sınav (Midterm) | 1 | 40 |
| Kısa Sınav (Short Exam) | – | – |
| Ödev (Homework) | – | – |
| Uygulama (Practice) | – | – |
| Proje (Project) | – | – |
| Sunum (Presentation) | – | – |
| Laboratuvar (Lab) | – | – |
| Final Sınavı (Final Exam) | 1 | 60 |
| Toplam (Total) | 2 | 100 |
| # | Dersin Öğrenme Çıktıları | Learning Outcomes of Course |
| 1 | İstatistik ile ilgili temel kavramları tanımlar. | Defines basic concepts related to statistics. |
| 2 | Frekans dağılımlarını ve kategorik verileri grafikler yardımıyla yorumlar. | Interprets frequency distributions and categorical data using graphs |
| 3 | Merkezi eğilim ölçülerini hesaplar. | Calculates measures of central tendency. |
| 4 | Dağılma ölçülerini analiz eder. | Analyzes dispersion measures. |
| 5 | Moment, çarpıklık ve basıklık ölçülerini değerlendirir. | Evaluates moment, skewness, and kurtosis measures. |
| 6 | Verilere dayalı basit doğrusal regresyon modeli oluşturur. | Composes a simple linear regression model based on the data. |
Kaynak (Source): https://obs.ebyu.edu.tr/oibs/bologna/
Contact
📍 Lecturer Oğuz Emre BALKAR, Erzincan University, Yalnızbağ Campus, Vocational College, 24000, Erzincan, TÜRKİYE
📧 info@oguzemrebalkar.com | 📞 +90 446 226 66 03 – 43295
