Bu ders, işletme, ekonomi vb. alanlardaki lisans üstü öğrencilerini uygulamalı istatistik ve uygulamalı veri analizinin temel ilkeleri, teknikleri ve uygulamaları ile tanıştırmayı ve öğrencilerin ileride veriye dayalı yapacağı araştırmalarda verileri doğru yöntemlerle toplayabilme ve analiz edebilme becerisini kazandırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca veri analizlerini bilgisayar paket programlarını kullanarak yapabilme becerisi kazandırılması amaçlanmaktadır.
Ön Koşullar
XXX Ders Adı...
Eş Koşullar
XXX Ders Adı...
Özel Koşullar
Dersin alınabilmesi için öğrenciden beklenen asgari yeterlilikler.(Örnekler: Yabancı dil seviyesi, derse devam, önceden edindiği kurumsal yeterlilikler vs. gibi)
Öğretim Üyeleri
Dr.Öğretim Üyesi Hasan Boztoprak
Asistanlar
Ders Gün,Saat ve Yeri
Cuma, 18:00-21:00, Ataköy, 4B-04-06
Görüşme Saatleri ve Yeri
Cuma, 17:00-18:00, Ataköy, 4B-04-06
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Konuların aktarımı sözlü anlatım çeklinde dersin öğretim üyesi tarafından gerçekleştirilecektir. Verilen haftalık/dönem ödevleri ile öğrencilerin konular üzerinde hakimiyet sağlaması hedeflenmektedir.
Temel Kaynaklar
Cleff, T. (2019) Applied Statistics and Multivariate Data Analysis for Business and Economics:
A Modern Approach Using SPSS, Stata, and Excel, Springer, Cham, Switzerland.
Diğer Kaynaklar
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta
Giriş – temel kavramlar; İstatistik türleri; Veri toplama; Ölçüm seviyeleri; Ölçekleme ve kodlama; Kayıp değerler ve sapanlar
Sözlü anlatım
2. Hafta
Tek değişkenli veri analizi; Verilerin grafik temsili; Merkezi eğilim ölçüleri – mod, medyan, geometrik ortalama, harmonik ortalama, kartiller, yüzdelikler; Kutu grafikleri;
Sözlü anlatım
3. Hafta
Tek değişkenli veri analizi; Yayılma ölçüleri – standart sapma, varyans, varyasyon katsayısı; Çarpıklık, basıklık
Sözlü anlatım
4. Hafta
İki değişkenin ilişkilendirilmesi; İki nominal değişken – kontenjans tabloları, ki-kare hesaplamaları, phi katsayısı, kontenjans katsayısı, Cramer’in V’si
Sözlü anlatım
5. Hafta
İki değişkenin ilişkilendirilmesi; İki metrik değişken – serpilme diyagramı, pearson korelasyon katsayısı; İki ordinal değişken – Spearman’in sıra korelasyon katsayısı, Kendall’ın Tau’su; Farklı ölçeklere sahip iki değişken arasındaki ilişkilerin ölçülmesi; Bilgisayar paket program uygulamaları
Sözlü anlatım
6. Hafta
Klasik ölçüm teorisi; geçerlilik, güvenilirlik
Sözlü anlatım
7. Hafta
Bazı Önemli Olasılık Dağılışları; Binom Olasılık Dağılışı; Normal dağılış; Bilgisayar paket program uygulamaları
Sözlü anlatım
8. Hafta
Örnekleme ve parametre tahminleme; Örnekleme yöntemleri; Nokta tahminlemesi; Merkezi limit teoremi; Aralık tahminlemesi; Bilgisayar paket program uygulamaları
Sözlü anlatım
9. Hafta
Hipotez testleri – I; Hipotez testinin esasları; Tek örnek testleri (z testi, t testi, p-değeri); İki eşleştirilmiş örnek için testler (t testi, Wilcoxon’un işaretli mertebe testi); İki bağımsız örneğin testi (t testi, Mann-Whitney U testi); Bilgisayar paket program uygulamaları
Sözlü anlatım
10. Hafta
Hipotez testleri – II; K bağımsız örneğin testi (ANOVA, ANCOVA, Kruskal-Wallis’in H testi); Ki-kare bağımsızlık testi; Normalliğe uyum testi; Bilgisayar paket program uygulamaları
Sözlü anlatım
11. Hafta
Regresyon analizi; Değişkenler arasındaki ilişkilerin modellenmesi; İki değişkenli regresyon; Çok değişkenli regresyon; Uyum iyiliğinin hesaplanması; Regresyon tanıları; Etkili gözlemler; Bilgisayar paket program uygulamaları
Sözlü anlatım
12. Hafta
Sınıflandırma; Lojistik regresyon; Diskriminant analizi; Bilgisayar paket program uygulamaları
Sözlü anlatım
13. Hafta
Kümeleme analizi; Hiyerarşik kümeleme analizi; K-ortalama yöntemi; Bilgisayar paket program uygulamaları
Sözlü anlatım
14. Hafta
Faktör Analizi; Bilgisayar paket program uygulamaları
Sözlü anlatım
15. Hafta
16. Hafta
17. Hafta
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri
Adet
Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar)
1
30
Ödevler / Dönem Ödevi / Sunum
2
30
Final
1
40
ÖÇ-1
Değişken ve veri tiplerini bilmek
ÖÇ-2
Tek bir değişkene ait verileri tanımlayıcı ve yorumlayıcı yöntemlerle analiz edebilmek
ÖÇ-3
Verileri uygun yöntemlerle toplayabilmek
ÖÇ-4
Değişkenler arasındaki ilişkileri analiz edebilmek
ÖÇ-5
Değişkenler arasındaki ilişkileri modelleyebilmek
ÖÇ-6
Verilerdeki örüntüleri belirleyebilmek
ÖÇ-7
Veri analizlerini bilgisayar yazılımları kullanarak gerçekleştirebilmek
Program Çıktıları
PÇ-1
Programı başarıyla tamamlayan bir öğrenci,
Edindiği lisans yeterlikleri üzerine Para ve Sermaye Piyasaları alanındaki alan bilgilerini uzmanlık düzeyinde genişletir ve derinleştirir.
PÇ-2
Para ve Sermaye Piyasaları alanında edindiği bilgileri kuramsal ve uygulamalı olarak kullanır.
PÇ-3
Para ve Sermaye piyasalarıyla ilgili bilgileri eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir ve bağımsız çalışır.
PÇ-4
Para ve Sermaye Piyasalarının farklı disiplin ve alanlarla karşılıklı etkileşimini anlar.
PÇ-5
Toplumsal gereksinimler konusunda yeterli sosyal sorumluluğa ve bilince sahip olarak gerektiğinde sosyal dinamikleri etkileyebilecek faaliyetleri organize edebilecek tecrübe ve yetiyi edinir.
PÇ-6
Para ve Sermaye Piyasaları alanında model geliştirme, teknik analiz yapma ve politika oluşturma becerilerini kazanır.
PÇ-7
Para ve Sermaye Piyasaları alanındaki herhangi bir olay ya da sorunu tek başına kavrar ve değerlendirir, oluşan problemlere çözüm üretir.
PÇ-8
Para ve Sermaye Piyasaları ile ilgili sorunları analitik olarak değerlendirir ve sorunların çözümüne uygun ekonomi ve finans politikaları önerir.
PÇ-9
Edindiği teorik bilgileri çalışma hayatına uyarlama yeteneğine sahip olur.
PÇ-10
Para ve Sermaye Piyasaları alanlarında karşılaşacağı sıra dışı durumlarda orijinal yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alır.
PÇ-11
Para ve Sermaye Piyasalarıyla ilgili verilerin toplanması, yorumlanması ve duyurulması süreçlerinde toplumsal, rasyonel, bilimsel ve etik değerlere uygun olarak davranır ve tez çalışmasını bu ilkeler çerçevesinde gerçekleştirir.
