Bu derste, makroskopik sistemlerin belirleyici özellikleri, temel olasılık kavramları, parçacık sistemlerinin istatistik tanımlanması, ısısal etkileşme, makroskopik teori ve makroskopik ölçmeler, klasik yaklaşımda kanonik dağılım, genel termodinamik etkileşme, taşıma süreçlerinin basit kinetik teorisi konuları anlatılmaktadır.
Yönetici olmanın en önemli yanlarından biri karar vermektir. Verilen en iyi ve etkin kararlar gerçeklere dayalı olanlardır. Bu türlü kararlar data kullanmayı gerektirir. Data çoğu zaman değişim gösterir. Bu dersin temel amacı datanın istatistiksel analizi aracılığı ile tutarlı ve gerçeklere dayalı karar verebilme ve tahmin yapabilme yöntemlerini öğretmektir.
1. Farklı data türlerini birbirinden ayırdedebilmek,
2. Datanın sayısal olmayan ve sayısal özetleme yöntemleri ile işlemden geçirilerek özetlenmesi.3. Varyansın hesaplanması ve elde edilen sonucun yorumlanması.4. Olasılıkların ve olasılık dağılımlarının nasıl kullanıldığı.
5. Önemli olayların nasıl değerlendirilmesi gerektiği.
6. Örneklemin iyi anlaşılabilmesi için Merkesi Limit Teoreminin öğrenilmesi.
7. Normal ve Binom dağılım parametrelerinin tahmin edilmesi.8. Güven aralıklarının oluşturulması ve tahmin yaparken kullanılması.
9. Hipotez testlerinin oluşturulması ve tahminlerde kullanılması.10. Parametrik olmayan testlerin yapılması.
11. Endeks sayılarının oluşturulması ve elde edilen bilgilerin değerlendirilmesi.12. İstatistiksel analizde kullanılan paket programların öğrenilmesi.
Bilgisayar çıktılarının okunması ve yorumlanması.
1 İSTATİSTİK NEDİR?
Giriş ve Genel Bilgiler Temel İstatistiksel
Kavramlar Populasyon Örnek İstatistiksel
Çıkarım Sayısal Verilerin
Toplanması ve Analiz Edilmesi Belli İlişkilerin
İstatistiksel Yöntemlerle Analizi Belirsizliklerle
İlgilenmek Belirsizlikler
Karşısında Karar Verme ve Tahmin Yapma 2 SAYISAL BİLGİLRİN (VERİLERİN) ÖZETLENMESİ Populasyon
Kavramı Örnek Kavramı Sayısal
Bilgilerin Özetlenmesi Gruplandırılmamış
Veri Setlerinin Özetlenmesi Gruplandırılmamış
Veri Setleri İçin Merkezi Eğilim Ölçüleri Mean (Ortalama) Medyan (Orta) Mode (Model) Gruplandırılmamış
Veri Setleri İçin Merkezi Dağılım (Yayılım) Ölçüleri Varyans Standart Sapma
(Hata) Ortalama Mutlak
Sapma Aralık Çeyrek Ve
Ondalıklar Değişim
Katsayısı Gruplandırılmış Veri Setlerinin
Özetlenmesi Merkezi Eğilim Ve
Dağılım Ölçüleri Sıklık Dağılımı Mutlak Sıklık
Dağılımı Birikimli Mutlak
Sıklık Dağılımı Relatif Sıklık
Dağılımı Relatif
Birikimli Sıklık Dağılımı Grafiksel Analiz Histogramlar Poligonlar Gövde Ve Yaprak
Grafikleri Diğer Grafiksel
Yöntemler Verilerin Grafiksel
Özetlenmesi Aşamasında Yanılgıların
Ortadan Kaldırılması İçin Dikkat Edilecek Önemli Noktalar 3 İNDEX SAYILARI İndex Sayıları
Poblemi Basit Ve Toplam
İndex Sayıları Basit İndex Basit Toplam
İndex Ağırlıklı Toplam
İndex Laspeyres İndex Paasche İndex Fisher İdeal
İndexi Tüketici Fiyat
İndexi Tüketici Fiyat
İndexinin Kullanımı İle Fiyatların Deflate Edilmesi Ağırlıklı Toplam
Miktar İndexleri Laspeyres Miktar
İndexi Paasche Miktar
İndexi Fisher İdeal
Miktar İndexi Değer İndexi Özet Ve Bitiriş 4 OLASILIK TEORİSİ Giriş ve Konuya
Genel Bir Bakış Gelişigüzel
Deneme (Tesadüfi Deneme) Olasılık Nedir? Olasılık
Yaklaşımları Olasılık
Teorisinden Çıkarımlar, Sonuçlar, Olasılık Türleri ve Kuralları İki Değişkenli
Olasılıklar Bayes Teoremi 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE BUNLARA AİT OLASILIK
DAĞILIMLARI Rassal Değişkenler Kesikli
Değişkenler için Olasılık Dağılımları Kesikli Tesadüfi
Değişkenler İçin Beklentiler 6 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE BUNLARA AİT OLASILIK
DAĞILIMLARI Beklenen Değer ve
Varyans Binomial Dağılım Hipergeometrik
Dağılım Poisson Dağılım 7 SÜREKLİ RASSAL DEĞİKENLER VE BUNLARA AİT OLASILIK
DAĞILIMLARI Uniform Dağılım Normal Dağılım 8 SÜREKLİ RASSAL DEĞİKENLER VE BUNLARA AİT OLASILIK
DAĞILIMLARI Merkezi Limit
Teoremi Üstel
(Exponansiyel) Dağılım 9 TAHMİN Örnekleme Ve
Örnek Dağılımı Nokta Tahmini Tek Populasyona
İlişkin Tahminler: Aralık Ölçümleri ve Güven Aralığı Nokta ve Aralık
Tahminleri Varyans
Bilinmediğinde Populasyon Ortalamasının Tahmini 10 TAHMİN t- Dağılımı Büyük Ölçekli
Örnekler İçin Güven Aralığı Oluşturulması Normal
Populasyonun Varyansı İçin Güven Aralığı Oluşturulması Normal İki
Populasyonun Ortalamalarının Farkları İçin Güven Aralığı Oluşturulması Örnek Gözlem
Sayısının Tahmini 11 HİPOTEZ TESTLERİ Giriş Ve Konuya
Genel Bir Bakış Hipotez
Testlerinin Yapısı Populasyon
Varyansının Bilinmesi Durumunda Normal Populasyonun Ortalamasının Testi 12 HİPOTEZ TESTLERİ Populasyon
Varyansının Bilinmemesi Durumunda Normal Populasyonun Ortalamasının Testi c2 (Ki Kare) Testi 13 HİPOTEZ TESTLERİ Büyük Ölçekli
Örneklerin Testi Normal İki
Populasyonun Ortalamalarının Testi 14 HİPOTEZ TESTLERİ Normal İki
Populasyonun Varyansları İle İlgili Eşitlik Testi Testin Gücünün
Ölçümü Hipotez Testleri
İle İlgili Bazı Görüş Ve Yorumlar DERSİN VERİLMESİNDE YARARLANILACAK KAYNAKLAR 1.
Özsoy, Onur. (2010) İktisatçılar ve İşletmeciler
İçin İstatistik, 3. Baskı Ankara:Siyasal Kitabevi. 2.
Özsoy, Onur. (2004) Soru
ve Yanıtlarla İstatistik, Ankara:Turhan Kitabevi. 3.
Mark L. Berenson, David M. Levine and Timothy C.
Krehbiel Basic Business Statistics, 11th edition,
|
DERSİN KODU VE ADI |
Verildiği Yarıyıl |
T+U |
Kredisi |
AKTS |
|
IKT342 İSTATİSTİK II |
II |
4 |
4 |
7 |
|
DERSİN TÜRÜ (Zorunlu / Seçmeli) |
Zorunlu |
|||
|
DERSİN DÜZEYİ (Lisans / Y.Lisans) |
Lisans |
|||
|
DERSİ VEREN ÖĞRETİM ÜYESİ/LERİ |
Prof.Dr. Onur ÖZSOY |
|||
|
DERSİN AMACI |
|
Yönetici olmanın en önemli yanlarından biri karar vermektir. Verilen en iyi ve etkin kararlar gerçeklere dayalı olanlardır. Bu türlü kararlar data kullanmayı gerektirir. Data çoğu zaman değişim gösterir. Bu dersin temel amacı datanın istatistiksel analizi aracılığı ile tutarlı ve gerçeklere dayalı karar verebilme ve tahmin yapabilme yöntemlerini öğretmektir. |
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI |
1. Farklı data türlerini birbirinden ayırdedebilmek, 2. Datanın sayısal olmayan ve sayısal özetleme yöntemleri ile işlemden geçirilerek özetlenmesi.3. Varyansın hesaplanması ve elde edilen sonucun yorumlanması.4. Olasılıkların ve olasılık dağılımlarının nasıl kullanıldığı. 5. Önemli olayların nasıl değerlendirilmesi gerektiği. 6. Örneklemin iyi anlaşılabilmesi için Merkesi Limit Teoreminin öğrenilmesi. 7. Normal ve Binom dağılım parametrelerinin tahmin edilmesi.8. Güven aralıklarının oluşturulması ve tahmin yaparken kullanılması. 9. Hipotez testlerinin oluşturulması ve tahminlerde kullanılması.10. Parametrik olmayan testlerin yapılması. 11. Endeks sayılarının oluşturulması ve elde edilen bilgilerin değerlendirilmesi.12. İstatistiksel analizde kullanılan paket programların öğrenilmesi. 13. Bilgisayar çıktılarının okunması ve yorumlanması. |
|
DERSİN PLANI VE İÇERİĞİ |
|
|
Haftalar |
|
|
1 |
İSTATİSTİK NEDİR? Giriş ve Genel Bilgiler Temel İstatistiksel Kavramlar Populasyon Örnek İstatistiksel Çıkarım Sayısal Verilerin Toplanması ve Analiz Edilmesi Belli İlişkilerin İstatistiksel Yöntemlerle Analizi Belirsizliklerle İlgilenmek Belirsizlikler Karşısında Karar Verme ve Tahmin Yapma SAYISAL BİLGİLRİN (VERİLERİN) ÖZETLENMESİ Tablo, Grafik ve Sayısal Özetleme Yöntemleri |
|
2 |
Birinci hafta anlatılanlarla ilgili bilgisayarda uygulamalar SPSS’de data girişi ve tanımsal istatistiksel analiz yöntemlerinin uygulamalarının yapılması |
|
3 |
Anket Hazırlama Yöntemleri Anket hazırlanırken dikkat edilmesi gereken noktalar Ankette sorulması olası soru türleri |
|
4 |
Anket Uygulaması Sonucu Elde Edilen Verilerin SPSS’de Girişlerinin Yapılması |
|
5 |
SPSS’de Girişleri Yapılan Verilerin Tanımsal İstatistiksel Analizleri |
|
6 |
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE BUNLARA AİT OLASILIK DAĞILIMLARI Beklenen Değer ve Varyans Binomial Dağılım Hipergeometrik Dağılım Poisson Dağılım SÜREKLİ RASSAL DEĞİKENLER VE BUNLARA AİT OLASILIK DAĞILIMLARI Uniform Dağılım Normal Dağılım Merkezi Limit Teoremi Üstel (Exponansiyel) Dağılım |
|
7 |
SPSS’de Uygulama |
|
8 |
SPSS’de Uygulama |
|
9 |
TAHMİN Örnekleme Ve Örnek Dağılımı Nokta Tahmini Tek Populasyona İlişkin Tahminler: Aralık Ölçümleri ve Güven Aralığı Nokta ve Aralık Tahminleri Varyans Bilinmediğinde Populasyon Ortalamasının Tahmini t- Dağılımı Büyük Ölçekli Örnekler İçin Güven Aralığı Oluşturulması Normal Populasyonun Varyansı İçin Güven Aralığı Oluşturulması Normal İki Populasyonun Ortalamalarının Farkları İçin Güven Aralığı Oluşturulması Örnek Gözlem Sayısının Tahmini
SPSS’de Uygulama |
|
10 |
HİPOTEZ TESTLERİ Giriş Ve Konuya Genel Bir Bakış Hipotez Testlerinin Yapısı Populasyon Varyansının Bilinmesi Durumunda Normal Populasyonun Ortalamasının Testi Populasyon Varyansının Bilinmemesi Durumunda Normal Populasyonun Ortalamasının Testi SPSS’de Uygulama |
|
11
|
HİPOTEZ TESTLERİ c2 (Ki Kare) Testi Büyük Ölçekli Örneklerin Testi Normal İki Populasyonun Ortalamalarının Testi Normal İki Populasyonun Varyansları İle İlgili Eşitlik Testi Testin Gücünün Ölçümü Hipotez Testleri İle İlgili Bazı Görüş Ve Yorumlar SPSS’de Uygulama |
|
12
|
Faktör Analizi SPSS’de Uygulama |
|
13
|
VARYANS ANALİZİ SPSS’de Uygulama |
|
14
|
REGRESYON ANALİZİ SPSS’de Uygulama |
|
DERSİN VERİLMESİNDE YARARLANILACAK KAYNAKLAR |
|
1. Özsoy, Onur. (2010) İktisatçılar ve İşletmeciler İçin İstatistik, 3. Baskı Ankara:Siyasal Kitabevi. 2. Özsoy, Onur. (2004) Soru ve Yanıtlarla İstatistik, Ankara:Turhan Kitabevi. 3. Mark L. Berenson, David M. Levine and Timothy C. Krehbiel Basic Business Statistics, 11th edition, |