| EKONOMİ VE FİNANS | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| ECO1164 | Araştırma Yöntemleri ve İstatistik II | Bahar | 3 | 0 | 3 | 8 |
| Öğretim Dili: | İngilizce |
| Dersin Türü: | Must Course |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi AYSE ERTUĞRUL BAYKAN |
| Dersi Veren(ler): |
Doç. Dr. DEREN ÜNALMIŞ Dr. Öğr. Üyesi AYSE ERTUĞRUL BAYKAN |
| Dersin Amacı: | Bu ders, veri analizinin temel kavramlarını bilgisayar uygulamalarıyla birleştirmek amacıyla Rstudio istatistik yazılımının kullanımıyla birlikte tanımlayıcı istatistiklerin temellerini tanıtmayı amaçlamaktadır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. Tanımlayıcı istatistiklerin temel kavramlarını, unsurlarını ve amaçlarını açıklayabilecek, 2. Belirli bir veri üzerinde tanımlayıcı istatistiksel analiz yapabilecek, 3. Olasılık dağılımı kavramını tanıyabilecek, 4. Farklı olasılık dağılımlarının özelliklerini tanımlayabilecek, 5. Verileri istatistiksel yazılıma indirmeyi ve kullanmayı ve orada özetlemeyi öğrenecek, 6. Farklı olasılık dağılımlarını anlamak için Rstudio yazılımının kod dilini öğrenecektir. |
| Dersin öğretim yöntemleri Ders Anlatımı,Teknoloji Destekli Öğrenme ve Problem Çözme şeklindedir. 1-Finans ve iş dünyasında istatistik nasıl kullanılır 2-Numerik veriler için tablo ve grafikler 3-İyi bir grafik hazırlamak için nelere dikkat edilmeli 4-Tanımlayıcı nümerik istatistikler 5-Veri standardizasyonu ve kutu diyagramı 6-Temel olasılık 7-Olasılık dağılımı ve beklenen değer hesapları 8-Binom ve Poisson dağılımı 9-Normal dağılım ve tekdüze dağılım" |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş Rstudio'ya Giriş | R Nasıl Kurulur |
| 2) | RStudio'da Temeller | Operatörler Veri Türleri Fonksiyonlar |
| 3) | RStudio'da Temeller | Vektörler Matrisler Veri Çerçeveleri |
| 4) | Verileri Açıklamak İçin Grafiksel ve Sayısal Ölçümler Kullanmak (NCT BÖL 1-2) Kategorik Değişken | Frekans dağılım tablosu Pasta grafiği, Çubuk grafiği Yan yana grafik Pareto grafiği, Çapraz tablo |
| 5) | Verileri Açıklamak İçin Grafiksel ve Sayısal Ölçü Kullanma (NCT BÖL1-2) | Frekans dağılım tablosu Histogram, dağılım diyagnozu Gövde-yaprak, çizgi grafiği Yüzdelikler, çeyrekler |
| 6) | Verileri Açıklamak İçin Grafiksel ve Sayısal Ölçü Kullanma (NCT BÖL1-2) | Ortalama, medyan, mod Var, sd, cv, corr Kutu-bıyık Ağırlıklı ortalama |
| 7) | Verileri Açıklamak İçin Grafiksel ve Sayısal Ölçü Kullanma (NCT BÖL 1-2) | Ortalama, medyan, mod Varyans, standart sapma, kritik değer, korelasyon Box-whisker Ağırlıklı ortalama |
| 8) | Vize Haftası | |
| 9) | Şans Unsurları: Olasılık Yöntemleri (NCT BÖL 3) | Proba temelleri Sayım ilkesi Proba temel kuralları |
| 10) | Şans Unsurları: Olasılık Yöntemleri (NCT BÖL 3) | Koşullu olasılık Ağaç diyagramı Bayes Teoremi |
| 11) | Ayrık Olasılık Dağılımları (NCT BÖL 4) | Ayrık rastgele değişken Bernoulli, binom dağılımı. |
| 12) | Ayrık Olasılık Dağılımları (NCT BÖL 4) | Ayrık rassal değişken Poisson, hipergeometrik dist. |
| 13) | Sürekli Olasılık Dağılımları (NCT BÖL 5) | Sürekli rastgele değişken Tekdüze, normal dağılım |
| 14) | Sürekli Olasılık Dağılımları (NCT BÖL 5) | Sürekli rastgele değişken Üstel dağılım |
| Ders Notları / Kitaplar: | Newbold, P., Carlson, W.L., Thorne, B., (2022), (NCT abbreviation) Statistics For Business and Economics, 9th Global Edition, Pearson. E-book can be reached through Pearson learning platform MyLab Statistics |
| Diğer Kaynaklar: | • D.R. Anderson, D.J. Sweeney and T.A. Williams, Freeman, J., Shoesmith, E. (2014), Statistics for Business and Economics, South-Western Cengage Learning. 3rd Edition. (2nd ed. can also be used.) • For the students who would like to follow one textbook and the statistical terminology in turkish: Şenesen, Ümit, İstatistik, Sayıların Arkasını Anlamak, Literatür Yayıncılık, (2013), İstanbul. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ödev | 3 | % 20 |
| Projeler | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 50 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 20 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 80 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 13 | 3 | 39 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 10 | 140 |
| Sunum / Seminer | 1 | 1 | 1 |
| Proje | 1 | 10 | 10 |
| Ödevler | 2 | 4 | 8 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü | 200 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik ve istatistik alanlarında geliştirilen bilgili birikimi ile hem mikro hem de makro düzeyde ekonomik mekanizmaların nasıl çalıştığını anlamak. | 5 |
| 2) | Piyasaların, endüstrinin ve piyasa düzenleme politikalarının özelliklerini anlama. | 2 |
| 3) | Farklı ekonomik bakış açılarını anlayarak küresel ekonomik olayları açıklama yeteneği kazanma. | 1 |
| 4) | Siyasetin ekonomiye etkisini ve ekonominin siyasete etkisini analiz etme yeteneği. | 1 |
| 5) | Ekonomik sorunlara çözüm üretme ve karşıt politika önerilerini değerlendirme yetkinliği kazanma. | 1 |
| 6) | Yeni ekonomik gelişmeleri ve yaklaşımları anlama ve değerlendirme. | 3 |
| 7) | Ekonomik haberleri ve gelişmeleri yazılı, sözlü ve grafiklerle aktarabilme becerisi kazanma. | 4 |
| 8) | Ekonomik sorunlara yönelik planlı çözümler üretme yetkinliği. | 5 |
| 9) | Sayısal ve sözel becerileri kullanarak ekonomik varsayımları destekleyici bulgular sunma yetkinliği. | 5 |
| 10) | Yabancı dil kullanarak ekonomiyle ilgili bilgileri takip etme ve meslektaşlarla iletişim kurabilme yetkinliği. | 3 |