ECO2062 Applied StatisticsBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar YAZILIM MÜHENDİSLİĞİÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
ECO2062 Uygulamalı İstatistik Güz 3 0 3 6
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: İngilizce
Dersin Türü: Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANS
Dersin Veriliş Şekli: Hibrit
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi SERKAN YEŞİLYURT
Dersi Veren(ler): Dr. Öğr. Üyesi AYSE ERTUĞRUL BAYKAN
Prof. Dr. İPEK ALTINBAŞAK FARİNA
Opsiyonel Program Bileşenleri: Yok
Dersin Amacı: Tanımlayıcı ve yorumlayıcı istatistik tekniklerinin uygulanması ve yorumlanması.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1. Örneklem dağılımı kavramı ve dağılımların kullanılarak olasılık hesapları
2. Populasyon ortalaması ve oranları için güven aralığı oluşturulması
3. Hipotez testlerini temel özellikleri ve anakütle ortalaması ve oranı için hipotez testleri
4. Ortlamalar ve oranların farkları için hipotez testler
5. Varyans analizleri
6. Ki-kare test uygulamaları
7. Basit regresyon analizlerinin nasıl kullanıcalağı ve sonuçların nasıl yorumlanacağı

Dersin İçeriği

Örneklem ve örneklem dağılımları
Örneklem dağılımlarının özellikleri
Nokta ve aralık tahmini
Anakütle ortalaması için güven aralığı
Anakütle oranı için güven aralığı
Tek örneklem için hipotez testlerin temel özellikleri
Ortalama ve oran için hipotez testleri
İki-örneklem: Ortalama testi
İki-örneklem: Oran testi
Tek yönlü varyans analizi
Çift yönlü varyans analizi
Ki-kare ve parametrik olmayan testler
Basit regresyona giriş

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Örneklem ve örneklem dağılımı
2) Nokta ve aralık tahminleri
3) Örneklem dağılımın özellikleri
4) Anakütle ortalaması için güven aralığı
5) Anakütle oranı için güven aralığı
6) Tek örneklem için hipotez testlerinin temel özellikleri
7) Ortalam ve oran için hipotez testi
8) Ders tekrarı
9) İki örneklem: Ortalama farkları için testler
10) İki örneklem: oran farkları için testler
11) Varyans analizi
12) Ki-kare testleri ve parametrik olmayan testler
13) Basit regresyona giriş
14) Ders tekrarı

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Basic Business Statistics Concepts and Applications
Mark L. Brenson, David M. Levine, Timothy C. Krehbiel, Pearson Education Prentice Hal.
Diğer Kaynaklar: .

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 4 % 20
Ara Sınavlar 1 % 35
Final 1 % 45
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 55
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 45
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 7 98
Ara Sınavlar 1 2 2
Final 1 2 2
Toplam İş Yükü 150

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Karmaşık mühendislik problemlerine yönelik yazılım proje, süreç ve ürünlerine ait fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan özellikleri tanımlayabilmek.
2) Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılım mimarisi, bileşenleri, ara yüzleri ve sisteme ait diğer alt bileşenleri tasarlayabilmek.
3) Kodlama, doğrulama, sınama ve hata ayıklama konularını da içerecek şekilde karmaşık yazılım sistemleri geliştirebilmek.
4) Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılımı, programın davranışlarını beklenen sonuçlara göre sınayarak doğrulayabilmek.
5) Karmaşık yazılım sistemlerinin çalışması sırasında, çalışma ortamının değişmesi, yeni kullanıcı istekleri ve yazılım hatalarının ortaya çıkması ile meydana gelen bakım faaliyetlerine yönelik işlemleri yapabilmek.
6) Karmaşık yazılım sistemlerinde yapılan değişiklikleri izleyebilmek ve kontrol edebilmek, entegrasyonunu sağlayabilmek, yeni sürümlerini sistematik olarak planlayabilmek ve riskleri yönetebilmek.
7) Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda görev alarak karmaşık yazılım sistemleri yaşam süreçlerini tanımlayabilmek, değerlendirebilmek, ölçebilmek, yönetebilmek ve uygulayabilmek.
8) Karmaşık mühendislik problemlerinde gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında yazılım gereksinimlerini toplama, yazılımı tasarlama, geliştirme, sınama, bakımını yapma konularındaki çeşitli araçları ve yöntemleri kullanabilmek.
9) Temel kalite metrikler tanımlayabilmek, yazılım yaşam döngüsü süreçlerini uygulayabilmek, yazılım kalitesini ölçebilmek, kalite model karakteristiklerini tanımlayabilmek, standartları uygulayabilmek ve bunları karmaşık yazılım sistemlerini analiz etmekte, tasarlamakta, geliştirmekte, doğrulamakta ve sınamakta kullanabilmek.
10) Yazılım mühendisliği ile ortak sınırlara sahip olan matematik, fen bilimleri, bilgisayar mühendisliği, endüstri mühendisliği, sistem mühendisliği, ekonomi, yönetim ve sürdürülebilir kalkınma gibi diğer disiplinler hakkında teknik bilgi kazanabilmek ve bunlar aracılığıyla yenilikçi fikirleri karmaşık mühendislik problemlerinde ve girişimcilik faaliyetlerinde kullanabilmek.
11) Yazılım mühendisliği kültürü ve etik anlayışını kavrayabilmek ve bunları yazılım mühendisliğinde uygulayabilecek temel bilgilere sahip olmak, meslek hayatı boyunca gerekli teknik becerileri öğrenip başarıyla uygulayabilmek.
12) Yabancı dil ve Türkçe kullanarak etkin rapor yazabilmek ve yazılı raporları anlayabilmek, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilmek, etkin sunum yapabilmek, açık ve anlaşılır talimat verebilmek ve alabilmek.
13) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları ile mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları hakkında bilgi sahibi olmak.