GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İST-559 | VERİ ANALİZİNE GİRİŞ | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
İstatistik verilerin derlenmesi, analizi ve yorumlanması konusunda kavram, yöntem ve uygulama yaklaşımlarının öğretilmesi
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Doç. Dr. Nurgül OKUR
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Veri yapılarını ve türleri kavrayabilme |
| 2 | Verinin parametrik ve parametrik olmayan yöntem ve modellere uygunluğunun saptayabilme |
| 3 | Veri kullanımı ile kitle hakkında tam bilgiye varış yöntemlerini öğrenebilme |
| 4 | Alternatif regresyon metotlarını uygulayabilme |
| 5 | Veri setlerinde konum tahmin edicilerinin karşılaştırabilme |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Veri yapıları, türleri ve organizasyonu, verinin parametrik ve parametrik olmayan yöntem ve modellere uygunluğunun saptanması, veri kullanımı ile kitle hakkında tam bilgiye varış yöntemleri
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Verilerin grafiksel gösterimi | ||
| 2 | Veri setleri için sınıflama ve sıralama yöntemleri | ||
| 3 | Veri setleri için harf-değer gösterimi | ||
| 4 | Veri setleri için kutu-grafik gösterimi ve veri kümelerinin karşılaştırılması | ||
| 5 | Veri setleri için dağılımında Q-Q grafiksel yöntemin kullanımı | ||
| 6 | Veri setlerine Shapiro-Wilk testinin uygulanması | ||
| 7 | Veri setlerine Kolmogorov- Smirnov testinin uygulanması | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Veri setlerinin dağılımının belirlenmesinde dönüşümlerin kullanımı | ||
| 10 | Veri setlerinde aykırı değerleri belirleme yöntemleri ve testlerin uygulanması | ||
| 11 | Veri setlerinde Tiku’nun aykırı değer belirleme testinin uygulanması | ||
| 12 | Alternatif regresyon metotlarına giriş | ||
| 13 | Alternatif regresyon metotları | ||
| 14 | Veri setlerinde konum tahmin edicilerinin karşılaştırılması | ||
| 15 | Veri setleri için M tahmin edicileri, One-Step Huber Tahmin edicileri: W24, BS82, MML | ||
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Hoaglin, D.C., Mosteller, F., Tukey, J.W. (1983). Understanding Robust and Expolaratory Data Analysis, Wiley
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 4 | 56 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 14 | 4 | 56 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 16 | 4 | 64 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 180 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ 1 |
| ÖÇ 2 |
| ÖÇ 3 |
| ÖÇ 4 |
| ÖÇ 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek