[GeriDon]

[DersOgretimPlani]

[DersinKodu] [DersinAdi] [DersinTuru] [Yil] [YariYil] [Ects]
İŞL24302 İSTATİSTİK I Ders 2 3 6,00

[DersinSeviyesi]

[Lisans]

[DersDili]

Türkçe

[DersinAmaci]

Bu ders, işletme lisans öğrencilerinin iş dünyasında karşılaşacakları veri yoğun ortamlarda etkin kararlar alabilmeleri için gerekli istatistiksel düşünce biçimini ve temel analiz becerilerini kazandırmayı amaçlamaktadır. Ders; veri türleri ve ölçek düzeyleri, tanımlayıcı istatistik, olasılık kuramının temelleri, olasılık dağılımları ve örnekleme dağılımları konularını kapsamaktadır.

[DersiVerenGorevli]

[OgrenmeCiktilari]

1 Veri türlerini, ölçek düzeylerini ve temel istatistik kavramlarını tanımlar ve sınıflandırır. [Hatırlama / Anlama]
2 Örnekleme yöntemlerini ve örnekleme dağılımlarını açıklar; Merkezi Limit Teoremi'nin çıkarımsal istatistikteki işlevini örneklerle ilişkilendirir. [Anlama]
3 Ham verileri frekans dağılımı ve grafiksel gösterimler aracılığıyla düzenler ve yorumlar. [Anlama / Uygulama]
4 Merkezi eğilim ve değişkenlik ölçütlerini hesaplar, farklı veri setleri arasında karşılaştırmalı analiz yapar. [Uygulama / Analiz]
5 Temel olasılık kurallarını ve koşullu olasılık kavramını işletme problemlerine uygular. [Uygulama / Analiz]
6 Kesikli ve sürekli olasılık dağılımlarını (Binom, Normal) tanır ve bu dağılımları uygun iş senaryolarında kullanır. [Uygulama / Analiz]
7 İstatistiksel analiz bulgularını işletme kararlarını destekleyecek biçimde yazılı ve sözlü olarak raporlar. [Uygulama / Analiz]
8 İki değişken arasındaki ilişkiyi çapraz tablo, kovaryans ve korelasyon katsayısı ile ölçer ve yorumlar. [Uygulama / Analiz]

[OgrenimTuru]

Birinci Öğretim

[DersOnKosulu]

Yok

[OnerilenDigerHususlar]

Yok

[DersinIcerigi]

Ders kapsamında İstatistiğe Giriş: Kapsam, Önemi ve Temel Kavramlar; Verilerin Derlenmesi ve Düzenlenmesi; Verilerin Grafiksel Gösterimi; Merkezi Eğilim Ölçütleri; Değişkenlik (Yayılım) Ölçütleri; İki Değişkenli Tanımlayıcı İstatistik; Olasılık Kuramına Giriş; Koşullu Olasılık ve Bağımsızlık; Kesikli Olasılık Dağılımları; Sürekli Olasılık Dağılımları: Düzgün ve Üstel Dağılım; Normal Dağılım; Örnekleme Yöntemleri ve Örnekleme Dağılımları ve Bütünleştirme: İş Kararlarında İstatistik ve Dönem Değerlendirmesi konuları ele alınır.

[HaftalikDersIcerigi]

[Hafta] [Teorik] [Uygulama] [Laboratuvar]
1 Ders tanıtımı, izlence ve değerlendirme ölçütlerinin açıklanması; İstatistiğe Giriş: Kapsam, Önemi ve Temel Kavramlar — İstatistiğin tanımı ve önemi; tanımlayıcı ile çıkarımsal istatistik ayrımı; evren ve örneklem; değişken türleri (nicel/nitel, sürekli/kesikli); ölçek düzeyleri (nominal, ordinal, aralık, oran). Oryantasyon; ders anlatımı; soru-cevap x
2 Verilerin Derlenmesi ve Düzenlenmesi — Birincil ve ikincil veri kaynakları; frekans, göreli frekans ve kümülatif frekans dağılımları; sınıf aralığı belirleme; çapraz tablolar. Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma x
3 Verilerin Grafiksel Gösterimi — Histogram, sütun grafik, pasta grafik, çizgi grafik, ogiv; grafik türü seçimi kriterleri; yanıltıcı grafikler ve veri etiği. Ders anlatımı; bilgisayar destekli sınıf içi uygulama x
4 Merkezi Eğilim Ölçütleri — Aritmetik ortalama, medyan, mod; çarpık dağılımlarda merkezi eğilim ölçütü seçimi; ağırlıklı ortalama; geometrik ve harmonik ortalama; yönetim kararlarında kullanım. Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma x
5 Değişkenlik (Yayılım) Ölçütleri — Ranj, çeyrekler arası ranj, ortalama mutlak sapma, varyans, standart sapma; değişim katsayısı; Çebişev eşitsizliği ve ampirik kural; kutu grafiği (box plot). Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma; ev ödevi x
6 İki Değişkenli Tanımlayıcı İstatistik — Saçılım diyagramı; kovaryans; Pearson korelasyon katsayısı; korelasyon ile nedensellik ayrımı; işletme uygulamaları. Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma x
7 Olasılık Kuramına Giriş — Deney, sonuç uzayı, olay; olasılığın klasik, göreli frekans ve öznel yaklaşımları; toplama ve çarpma kuralları; tamamlayıcı olaylar. Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma x
8 x Ara sınav x
9 Koşullu Olasılık ve Bağımsızlık — Koşullu olasılık tanımı; Bayes Teoremi; olayların bağımsızlığı; çapraz tablo ile koşullu olasılık hesabı; iş uygulamaları (kalite kontrol, pazarlama segmentasyonu). Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma x
10 Kesikli Olasılık Dağılımları — Olasılık fonksiyonu ve kümülatif dağılım fonksiyonu; beklenen değer ve varyans; Binom dağılımı; Poisson dağılımı; iş senaryolarında uygulama. Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma x
11 Sürekli Olasılık Dağılımları: Düzgün ve Üstel Dağılım — Olasılık yoğunluk fonksiyonu kavramı; Düzgün (Uniform) dağılım; Üstel dağılım; bekleme süresi ve hizmet kalitesi uygulamaları. Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma x
12 Normal Dağılım — Normal dağılımın özellikleri; standart normal dağılım ve Z dönüşümü; Z tablosunun kullanımı; normal dağılımın iş hayatındaki yeri (ürün kalitesi, finansal getiriler); normallik sınaması (tanımlayıcı düzeyde). Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma; quiz x
13 Örnekleme Yöntemleri ve Örnekleme Dağılımları — Örnekleme yöntemleri (basit tesadüfi, tabakalı, sistematik, küme); örneklem ortalamasının dağılımı; Merkezi Limit Teoremi; standart hata; örneklem büyüklüğünün önemi. Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma x
14 Endeksler ve Zaman Serilerine Giriş — Endeks kavramı ve türleri (basit ve bileşik endeksler, Laspeyres ve Paasche fiyat endeksleri); TÜFE ve ÜFE'nin yorumlanması; deflasyon işlemi; zaman serisi bileşenleri (trend, mevsimsellik, konjonktür, düzensiz hareketler); hareketli ortalamalar ile düzleştirme; dönem boyunca öğrenilen kavramların bütünleşik bir işletme verisi üzerinden uygulanması. Ders anlatımı; çözümlü örnek ve sınıf içi alıştırma x
15 x Final sınavı x

[DersKitabi]

Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D. ve Cochran, J. J. (2020). Statistics for business and economics (14. baskı). Cengage Learning. Groebner, D. F., Shannon, P. W., Fry, P. C. ve Smith, K. D. (2018). Business statistics: A decision-making approach (10. baskı). Pearson. Newbold, P., Carlson, W. L. ve Thorne, B. M. (2019). Statistics for business and economics (9. baskı). Pearson.

[PlanlananYontemler]

Anlatım; Çözümlü örnek ve alıştırma.

[Degerlendirme]

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri [Adet] [Deger]
Ara Sınav 1 70
Derse Katılım 14 15
Ev Ödevi 1 15
[Toplam] 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri [Adet] [Deger]
Final Sınavı 1 70
Quiz 1 30
[Toplam] 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

[StajDurumu]

Yok

[IsYukuHesaplamasi]

[Etkinlikler] [Sayisi] [Suresi] [ToplamIsYuku]
Ara Sınav 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
Quiz 1 3 3
Derse Katılım 14 3 42
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 6 10 60
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 7 10 70
Ev Ödevi 1 3 3
[ToplamIsYuku] 180

[PCOCIliskisi]

[PC] 1 [PC] 2 [PC] 3 [PC] 4 [PC] 5 [PC] 6 [PC] 7 [PC] 8 [PC] 9 [PC] 10 [PC] 11
[OC] 1 5
[OC] 2 5
[OC] 3 5 5
[OC] 4 5
[OC] 5 5
[OC] 6 5
[OC] 7 5 3
[OC] 8 5
[PCOCAciklama]