Ders İçerikleri

İstatistik II dersinin amacı, öğrencilere çıkarımsal istatistiğin (inferential statistics) temel kavramlarını ve uygulama yöntemlerini öğretmektir. Öğrencilerin örneklem verilerinden hareketle ana kütle hakkında tahminlerde bulunabilmesi, hipotez testlerini kurgulayabilmesi ve değişkenler arasındaki ilişkileri istatistiksel olarak modelleyebilmesi hedeflenmektedir. Bu ders, iktisadi karar alma süreçlerinde veriye dayalı kanıt sunma yetkinliğini artırmayı amaçlar.

Ders; örneklem dağılımları ve merkezi limit teoreminin gözden geçirilmesiyle başlar. Nokta ve aralık tahmini, güven aralıkları, tek ve çift örneklem hipotez testleri (Z ve t testleri), oranlar için hipotez testleri kapsamlıca ele alınır. İlerleyen bölümlerde varyans analizi (ANOVA), Ki-kare bağımsızlık ve uyumluluk testleri ile basit doğrusal regresyon ve korelasyon analizi işlenmektedir.

Yok

Newbold, P., Carlson, W. L., & Thorne, B. (2013). Statistics for Business and Economics. Pearson.Anderson, D. R., Sweeney, D. J., & Williams, T. A. (2017). Statistics for Business & Economics. Cengage.

Öğrencilerin tüm sınav, çalışma ve diğer akademik faaliyetlerinde akademik dürüstlük ilkelerine uymaları beklenmektedir. Başka kaynaklardan alınan bilgi, veri, tablo, grafik ve fikirler uygun biçimde kaynak gösterilmelidir. İntihal, veri veya sonuçların değiştirilmesi, başka bir öğrenci adına çalışma yapılması ve yetkisiz yardımlaşma akademik dürüstlük ihlali olarak değerlendirilir. Yapay zeka araçları, ders sorumlusunun izin verdiği durumlarda kavramları açıklamak, güncel işgücü piyasası konularını araştırmak veya veri yorumlamasını desteklemek amacıyla kullanılabilir. Öğrenciler yapay zeka tarafından üretilen bilgi ve yorumların doğruluğunu kontrol etmekten sorumludur. Yapay zeka araçları öğrencinin kendi ekonomik analizinin, eleştirel değerlendirmesinin ve akademik sorumluluğunun yerine geçemez.