İSTATİSTİK VE BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ

İSTATİSTİK VE BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ

İstatistik I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İstatistik I

Dersin İngilizce Adı Statistics I

Dersin Türü Zorunlu

Dersin Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS

İST101 4 0 0 5

Dersin Amacı

Öğrencilere istatistiğin ve olasılığın temel elemanlarını, veri setlerini grafiksel ve sayısal yöntemler ile tanımlama yöntemlerini, olasılık hesaplayabilmeyi, kesikli ve sürekli rassal değişkenler için olasılık dağılımlarını oluşturabilmeyi ve beklenen değer hesaplayabilmeyi öğretmektir.

Dersin İçeriği İstatistikle ilgili temel kavramlar, Verilerin düzenlenmesi ve grafikler, Tanımlayıcı İstatistikler, Rassal Değişkenler ve Dağılımları

Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Çıktı

1 İstatistik bilimi ile ilgili temel kavramları tanımlayabilme

2 Veri türlerini ayırt edebilme

3 Veri setini özetlemek için kullanılan tanımlayıcı istatistikleri hesaplayabilme

4 Olasılık ile ilgili temel kavramları tanımlayabilme

5 Temel olasılık hesaplamaları yapabilme

6 Kesikli ve sürekli rassal değişkenlere ait olasılık fonksiyonlarını kullanarak olasılık hesaplayabilme

7 Matematiksel beklenen değer hesaplayabilme

8 Rassal değişkenin momentlerini beklenen değer aracılığıyla elde edebilme

Akts/Çalışma Yükü Tablosu

Etkinlikler Sayısı Çalışma Süresi (Saat)

Çalışma Süresi (Dakika)

Toplam (Çalışma Yükü)

Ders 14 4 240 56

Sınıf Dışı Çalışma 14 4 240 56

Ara Sınav 1 1 5 300 5

Kısa Sınav1 8 1 60 8

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130

Toplam Yük / 25.5 5.09

Dersin AKTS Değeri 5

Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 İstatistik Bilimi, İstatistik Uygulama Türleri, İstatistiğin Temel Elemanları

2 Veri Türleri, Veri Toplama Yöntemleri

3 Nitel ve Nicel Verilerin Tanımlanmasında Kullanılan Grafikler

4 Merkezi Eğilim Ölçüleri

5 Değişkenlik Ölçüleri

6 Örneklem Uzayları ve Olaylar, Birleşim ve Kesişim Kavramları, Karşıt Olaylar, Toplama Kuralı ve Karşılıklı Ayrık Olaylar

7 Arasınav

8 Bir Olayın Olasılığı, Olasılık Kuralları, Koşullu Olasılık

9 Bağımsız Olaylar Ve Çarpım Kuralı, Bayes Teoremi

10 Sayma Yöntemleri

11 Kesikli Rassal Değişkenler, Olasılık Dağılımları

12 Sürekli Rassal Değişkenler, Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu

13 Bir Rassal Değişkenin Beklenen Değeri

14 Bir Rassal Değişkenin Momentlerini Beklenen Değer Cinsinden İfade Edebilme

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Ders Notları

Diğer Kaynaklar

Prof Dr. Özer Serper, Uygulamalı İstatistik Prof Dr. Fikri Akdeniz, Olasılık ve İstatistik Prof. Dr. Semra Oral ERBAŞ J.T. McClave and T. Sincich, Statistics, 12th Edition, Prentice‐Hall, 2011. Yardımcı kaynaklar: P. Newbold, W. L. Carlson, B. Thorne, Statistics for Business and Economics, 7th Edition, Pearson Education , 2010.

Değerlendirme Ölçütleri

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı

Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50

Yarıyıl Sonu Çalışmaları

Final 1 50

Toplam 50

Yarıyıl içinin başarıya oranı 50

Yarıyıl sonu çalışmalar 50

Toplam 100

Olasılık I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Olasılık I

Dersin İngilizce Adı Probability I



İST103 4 0 0 5

Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencinin olasılığı muhakeme etmesini ve olasılığı kullanarak istatistiğin temel kavramlarını anlamasını sağlamaktır.

Dersin İçeriği Olasılık, Olasılığın temel prensipleri, Koşullu Olasılık, Bağımsızlık, Bayes Kuralı, Rassal Değişkenler


Sıra Çıktı

1 Küme Teorisi temel prensiplerini anlayarak uygulayabilme

2 Kombinatorik yöntemleri anlayarak uygulayabilme

3 Olasılığın temel prensiplerini ve örnek uzayını anlayarak gösterebilme

4 Koşullu olasılık, bağımsızlık ve Bayes kuralını anlayarak gösterebilme

5 Rassal değişken tanımını, özelliklerini anlayarak uygulama





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final Sınavı 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Olasılık Biliminin kısa tarihçesi

2 Küme teorisinin temel kavramları

3 Küme işlemleri ve uygulamaları

4 Kombinatorik yöntemler

5 Kombitanorik yöntemler(devam)

6 Olasılığın temel kavramları(rassal deney, örnek uzayı ve çeşitleri, olay, olay uzayı)

7 Olasılık küme fonksiyonu ve olasılık aksiyomları

8 Arasınav

9 Olasılık kavramına ilişkin teoremler

10 Koşullu olasılık ve bağımsızlık

11 Koşullu olasılık ve bağımsızlık(Devam)

12 Toplam olasılık kuralı ve Bayes teoremi

13 Toplam olasılık kuralı ve Bayes teoremi((Devam)

14 Rassal değişken tanımı ve çeşitleri

Dersin Kaynakları


Diğer Kaynaklar

Prof Dr. Fikri Akdeniz, Olasılık ve İstatistik Prof. Dr. Semra Oral ERBAŞ, Olasılık ve İstatistik Prof. Dr. Fikri Öztürk, Olasılık ve İstatistik I,II S.Ross,A first Course in Probability, 8th edition,2010, Prentice Hall, ISBN 0‐13‐607909‐5. Yardımcı kaynaklar: D.P. Bertsekas and J.N.Tsitsiklis, Introduction to Probability, Athena Scienrific, ISBN 1‐886529‐37‐X. M.R.Spiegel, J.Schiller, R.A.Srinivasan, Probability and Statistics(Schaum's Outlines) 2nd edition, McGrawHill ISBN 0‐07‐135004‐7.



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Analiz I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Analiz I

Dersin İngilizce Adı Analysis I



MAT101 4 2 0 7

Dersin Amacı Dizilerin yakınsaklık kriterleri, fonksiyonların limiti, süreklilik ve düzgün sürekliliğin incelenmesi. Sürekli fonksiyonların özellikleri, türev ve türev yardımı ile fonksiyonların özelliklerini öğrenilmesi. Eğri çizimi yapmak.

Dersin İçeriği

Matematik Analizin temel kavramları, Küme ve sayı kavramları, Fonksiyonlar ve özel fonksiyonlar, Reel sayı dizileri, yakınsaklık, alt ve üst limitler, Sürekli fonksiyonların özellikleri, Türev kavramı, Yüksek mertebeden türevler, Türevin geometrik ve fiziksel anlamı, Türevle ilgili teoremler, Belirsiz şekiller, eğri çizimleri.


Sıra Çıktı

1 Lineer nokta kümeleri ve fonksiyonları anlar.

2 Dizi ve dizilerin yakınsaklık testlerini uygular.

3 Fonksiyonların limitini hesaplar, sürekliliğni açıklar.

4 Sürekli fonksiyonların özelliklerini inceler.

5 Türev formüllerini ispatlar.

6 Diferensiyellenebilir fonksiyonların özelliklerini açıklar.

7 Türev yardımı ile fonksiyonların özelliklerini inceler

8 Eğri çizimi yapar.





Ders Hafta Sayısı ve Saati 14 6 360 84


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Toplam Yük 178



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Fonksiyonlar

2 Fonksiyonlar İle Dört İşlem (Toplama, Çıkarma Vb…)

3 Dizi tanımı, Dizilerin yakınsaklığı, Monoton diziler, Alt diziler

4 Cauchy dizisi, Geometrik dizi, Yığılma noktaları

5 Fonksiyonların Limiti

6 Sonsuzda Limit Kavramı Ve Sonsuz Limitler, Süreklilik

7 Türev

8 Türev, Türevin özellikleri

9 Yerel maksimum ve yerel minimum, Rolle teoremi, Ortalama Değer Teoremi

10 Genelleştirilmiş ortalama değer teoremi, L'Hospital kuralı, Taylor teoremi

11 Fonksiyon ve Kuvvet serilerinin türevleri

12 Ters fonksiyonlar, Üstel fonksiyon, Logaritma, Genel üsler Trigonometrik fonksiyonlar, Hiperbolik fonksiyonlar

13 Ters fonksiyonlar, Üstel fonksiyon, Logaritma, Genel üsler Trigonometrik fonksiyonlar, Hiperbolik fonksiyonlar

14 Belirsiz şekiller, Bir fonksiyonun grafiğinin çizilmesi

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Hacısalihoğlu,H. Hilmi; Temel ve Genel Matematik (Cilt 1), Ertem Basın ve Yayın 2003, Ankara

Diğer Kaynaklar

Balcı, Mustafa; Matematik Analiz, Ank Üni. Fen Fak. Yayınları, No 142, Ankara. Binali Musayev, Murat Alp, Nizami Mustafayev; Teori ve çözümlü Problemlerle Analiz I‐II, Tek Ağaç Eylül Yay. 2003, Ankara.



Ara Sınav 1 40

Toplam 40


Final 1 60

Toplam 60



Toplam 100

Bilgisayar Bilimlerine Giriş Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Bilgisayar Bilimlerine Giriş

Dersin İngilizce Adı Introduction to Computer Sciences



İST105 2 0 1 4

Dersin Amacı Temel bilgisayar bilgisinin edinilmesini sağlayarak, Microsoft Office Programlarının (Word, Excel, Powerpoint, Excel) kullanım becerisi kazandırmak.

Dersin İçeriği

Bilgisayarla ilgili temel kavramlar, İşletim Sistemi, Bilgisayarı oluşturan temel donanım bileşenleri, Kelime işlem programlarını kullanarak yazı oluşturma, biçimleme, tablolar hazırlama; hesap işlem tablosu programı ile hesap fonksiyonları, grafik ve çoklu dosya kullanımı, veritabanı programı ve sunu hazırlama.


Sıra Çıktı

1 Temel Bilgisayar Bilgisine sahip olma

2 Bir Kelime işlemci programını aktif kullanabilme

3 Bir İşlem Tablosu programını aktif kullanabilme

4 Bir Veri Tabanı programını aktif kullanabilme

5 Bir Sunum hazırlama programını aktif kullanabilme





Ders 14 3 180 42


Ara Sınav 1 1 5 300 5

Uygulama 1 5 1 60 5


Toplam Yük 99



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Temel Bilgiler

2 Windows İşletim Sistemi

3 Windows İşletim Sistemi

4 Kelime İşlemci Programı (Microsoft Word)

5 Kelime İşlemci Programı (Microsoft Word)‐Devam

6 İşlem Tablosu Programı (Microsoft Excel)

7 İşlem Tablosu Programı (Microsoft Excel)‐Devam

8 Arasınav

9 Veri Tabanı Programı (Microsoft Access)

10 Veri Tabanı Programı (Microsoft Access)‐Devam

11 Sunu Hazırlama Programı (Microsoft Powerpoint)

12 Sunu Hazırlama Programı (Microsoft Powerpoint)‐Devam

13 İnternet Kullanımı

14 İnternet Kullanımı (Devam)

Dersin Kaynakları


Diğer Kaynaklar

1. Bilgisayar Bilimine Giriş ‐ J.Glenn Brookshear, Dennis Brylow‐ Nobel Akademik Yayıncılık

2. Yeni Başlayanlar için Bilgisayar Edition, İhsan Karagülle & Zeydin Pala ‐ Türkmen kitabevi 3. Microsoft Office Enine Boyuna, Microsoft Yayınları 4. Microsoft Egitim CD’leri



Ara Sınav1 1 30

Uygulama 1 5 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Türk Dili I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Türk Dili I

Dersin İngilizce Adı Turkish Language I

Dersin Türü Uzaktan Öğrenim


TRK101 2 0 0 2

Dersin Amacı

Çağın sürekli ilerleyen şartlarına uygun olarak farklı alanlarda öğrenim gören gençlerimize ana dili sevgisini ve bilincini kazandırmak. Hayatın her alanında ve her meslek grubunda gerekli olan dilin doğru, güzel ve etkili kullanılması. Öğrencilere her alanda kendilerini yeterli ve açık bir biçimde ifade edebilme becerisinin kazandırılması. Mesleki yönden çağdaş bilgilerle donanmış bireyleri dil ve edebiyat tarihi yönünden aydınlatmak.

Dersin İçeriği

Dil nedir? Dilin sosyal hayattaki rolü ve önemi, dil ve kültür arasındaki ilişki, yeryüzündeki diller ve dil türleri, Türk dilinin tarihi gelişimi, Türklerin kullandığı başlıca alfabeler ve Türk dilinin bugünkü durumu, Türkçede sesler ve Türkçenin ses özellikleri, kelime ve cümle bilgisi, yazım kuralları, noktalama işaretleri, anlatım bozuklukları ve Türkçenin güncel sorunları.


Sıra Çıktı

1 Anlatım bozukluğu bulunan cümleleri tespit edip bunlardaki bozuklukları giderir.

2 Türkçedeki ses olaylarını bilip örnekler üzerinde tespit eder.

3





Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim

14 1 60 14

Dinleme ve anlamlandırma 14 2 120 28

Ara Sınav1 1 1 1 1


Final 1 4 240 4

Toplam Yük 51

Toplam Yük / 25.5 2


Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Dil nedir? Dilin sosyal hayattaki rolü ve önemi. Dil ve kültür arasındaki ilişki.

2 Yeryüzündeki diller ve dil türleri

3 Türk dilinin tarihi gelişimi.

4 Türklerin kullandığı başlıca alfabeler ve Türk dilinin bugünkü durumu.

5 Türkçede sesler ve Türkçenin ses özellikleri (Fonetik)

6 Kelime Bilgisi (Morfoloji).

7 Cümle bilgisi (Sözdizimi).

8 Yazım Kuralları ‐ I.

9 Yazım Kuralları ‐ II.

10 Noktalama işaretleri‐ I.

11 Noktalama işaretleri‐ II.

12 Anlatım bozuklukları ‐ I.

13 Anlatım bozuklukları ‐ II.

14 Türkçenin güncel sorunları.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı SARI, Mehmet (2011). Fakülte ve Yüksekokullar için Türk Dili Ders Kitabı, Okutman Yay. Ankara.

Diğer Kaynaklar

AKSAN, Doğan (2009). Her Yönüyle Dil Ana Çizgileriyle Dilbilim, Türk Dil Kurumu Yayınları, Ankara. SAUSSURE, F. (2001). Genel Dilbilim Dersleri (Çev.: Berke Vardar), Multilingual Yay. İstanbul. BİLGEGİL, Kaya (1963). Türkçe Dilbilgisi I‐II, Ankara. BOZ, Erdoğan (2004). Türkiye Türkçesi Grameri, Türk Dili ve Kompozisyon, Afyon Eğitim, Sağlık ve Bilim Araştırma Vakfı Yayını, Afyon TUĞLUK, İbrahim Halil (2016). Türk Dili‐Yazılı ve Sözlü Anlatım, Gazi Kitabevi, Ankara. DOĞAN, Enfel (2012). Türkçe Cümle Bilgisi I, Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları. ERGİN, Muharrem (1998). Üniversiteler İçin Türk Dili, Bayrak Basım Yayım Tanıtım. İstanbul. ERCİLASUN, Ahmet B. (2010). “Türkçede Seslerin Sınıflandırılması”, Türk Dili ve Kompozisyon, Ekin Yay. Bursa. GABAİN, A.Von. Eski Türkçenin Grameri, TDK Yay. Ankara, 2007. GÖKER, Osman (1998). Üniversite Öğrencileri İçin Türkçe, Doğuş Matbaacılık, Ankara. GÜLENSOY, Tuncer (2010). Türkçe El Kitabı (6. Baskı), Akçağ Yay. Ankara. GÜLSEVİN, Gürer; BOZ, Erdoğan; AYPAY, İrfan; SARI, Mehmet (2004). Türk Dili ve Kompozisyon, Afyon Eğitim, Sağlık ve Bilim Araştırma Vakfı yay. Afyonkarahisar. HATİBOĞLU, A. Necip (2003). Üniversitede Türk Dili, Barış Yayınevi, Ankara. HENGİRMEN, Mehmet (2007). Türkçe Dilbilgisi, Engin Yayınları, Ankara. KARAHAN, Leyla (2010). Türkçede Söz Dizimi, Akçağ Yayınları, Ankara KOLCU, Hasan (Başkanlığında) (2012). Türk Dili, Umuttepe Yay. Kocaeli. KORKMAZ, Zeynep (2010). “Yeryüzündeki Diller”, Türk Dili ve Kompozisyon, Ekin Yay. Bursa. KORKMAZ, Zeynep v.d. (1997). Türk Dili ve Kompozisyon Bilgileri, YÖK Yay, Ankara. KÜLTÜRAL, Zühal (2009). Türkiye Türkçesi Cümle Bilgisi, Simurg Yayınları, İstanbul. PİLANCI, Hülya (2006). Türk Dili, Anadolu Üniversitesi Yayını, No:1473, Eskişehir. Yazım Kılavuzu (2012). Türk Dil Kurumu Yay., Ankara.



Ara Sınav1 1 40

Kısa Sınav 1 1 10

Final 1 50

Toplam 100

Yıl İçinin Başarıya Oranı 50

Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 50

Toplam 100

Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I

Dersin İngilizce Adı History of Ataturk's Principles and Revolutions I

Dersin Türü Uzaktan Eğitim


ATA101 2 0 0 2

Dersin Amacı Osmanlı Devleti'nin yıkılış sürecini ve modern Türkiye'nin kurulması öncesindeki siyasi, askeri, ekonomik, olayların sosyal etkilerini kronolojik olarak değerlendirmek

Dersin İçeriği Modern Türkiye´nin doğuş ve gelişim süreci içindeki olaylar, fikirler ve ilkeler


Sıra Çıktı

1 Belli bir kronoloji çerçevesinde zaman algısını geliştirir

2

3






14 1 60 14


Ara Sınav1 1 1 1 1


Final 1 4 240 4

Toplam Yük 51



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Osmanlı Dönemi'nde Modernleşme Çabaları (III. Selim Dönemi ve Islahatlar, II. Mahmud Dönemi Değişim ve Dönüşüm Hareketleri)

2 Tanzimat Dönemi (Sultan Abdülmecid Dönemi ve Gülhane Hatt‐ı Humayunu, Islahat Fermanı, Sultan Abdülaziz Dönemi ve Yeni Osmanlılar Hareketi)

3 Hafta: Meşrutiyet Dönemi (I. Meşrutiyet'in İlanı ve Kanun‐i Esasi, II. Meşrutiyet'in İlanı)

4 Trablusgarp Savaşı (Traslusgarp Savaşı ve Uşi Antlaşması)

5 Balkan Savaşları (I. Balkan Savaşı’nın Başlaması ve Londra Antlaşması; II. Balkan Savaşı)

6 I. Dünya Savaşı ve Cepheler‐I (Avrupa'da Kutuplaşma, Osmanlı Devleti'nin Savaşa Girişi, Kafkas‐Irak ve Kanal Cepheleri)

7 I. Dünya savaşı ve Cepheler‐II (Çanakkale Cephesi‐Deniz ve Kara Savaşları‐Avrupa Cepheleri‐Dobruca ve Galiçya Cepheleri‐Güney Cephesi‐Hicaz, Yemen ve Suriye Cepheleri)

8 ARA SINAV

9 Birinci Dünya Savaşı'nda Osmanlı Devleti'nin Paylaşılma Planları Ve Mondros Ateşkes Antlaşması (I. Dünya Savaşı'nın Sonuçları, Mondros Ateşkes Antlaşması)

10

Anadolu'da Kurulan Cemiyetler, Mustafa Kemal'in İstanbul'a Gelişi Buradaki Faaliyetleri Ve Anadolu'ya Geçişi (Anadolu'nun Durumu, Azınlıklar Tarafından Kurulan Zararlı Cemiyetler, Türkler Tarafından Kurulan Zararlı Cemiyetler, Yararlı Cemiyetler, Mustafa Kemal'in İstanbul'a Gelişi ve Buradaki Faaliyetleri, İzmir'in İşgali, Mustafa Kemal'in İstanbul'dan Anadolu'ya Geçişi)

11 Milli Mücadele’ye Hazırlık Safhası‐I (Mustafa Kemal'in Samsun'a Çıkışı, Erzurum'a Giden Yolda İlk Durak: Havza, Amasya Genelgesi ve Erzurum Kongresi)

12 Milli Mücadele’ye Hazırlık Safhası‐II (Balıkesir Kongresi, Alaşehir Kongresi, Sivas Kongresi, Amasya Görüşmeleri)

13 Son Osmanlı Mebusan Meclisi'nin Açılışı Ve Sonrasındaki Gelişmeler (Temsil Heyeti'nin Ankara'ya Gelişi, Son Osmanlı Mebusan Meclisi'nin Açılışı, Misak‐ı Milli Kararları, İstanbul'un İşgali)

14 Türkiye Büyük Millet Meclisi’nin Açılışı (Türkiye Büyük Millet Meclisi'nin açılışı ve Meclis'in özellileri, Meclis'in açılmasıyla birlikte baş gösteren isyanlar, Milli Mücadele Döneminde Çıkan İsyanlar)

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Refik Turan, Cezmi Eraslan ve diğerleri, Türkiye Cumhuriyeti Tarihi I, ATAM, Ankara 2000.

Diğer Kaynaklar

Fatma Acun, Atatürk ve Türk İnkılap Tarihi, Siyasal Kitabevi, Ankara 2010. Mustafa Kemal Atatürk, NUTUK



Ara Sınav 1 40

Kısa Sınav 1 1 10

Final 1 50

Toplam 100



Toplam 100

İngilizce I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İngilizce I

Dersin İngilizce Adı English l



ENG101 2 0 2 2

Dersin Amacı

Bu ders ile öğrencilerin Avrupa Ortak Dil Kriterleri (Common Europen Framework) A1/A2 seviyelerinde; Kendini ya da başkalarını tanıtabilmeleri, bu bağlamda, nerede oturduğu, kimleri tanıdığı, sahip oldukları ve benzeri temel sorular yoluyla iletişim kurabilmeleri sağlamak, somut gereksinimlerini karşılayabilmek adına bilinen, günlük ifadeleri ve çok temel deyimleri anlayabilmeleri ve kullanabilmeleri sağlamak, konuştuğu kişilerin yavaş ve anlaşılır bir şekilde konuşması ve yardıma hazır olması halinde basit düzeyde iletişim kurabilmeleri sağlamak ve basit bir dil kullanarak kendi özgeçmişi ve yakın çevresi hakkında bilgi vermelerini ve anlık gereksinimleri karşılayabilmelerini amaçlamaktadır.

Dersin İçeriği İngilizce'ye temel oluşturacak seviyede İngilizce dilbilgisi, kelime dağarcığı, okuduğunu anlama, sözlü anlatım ve yazma becerileri.


Sıra Çıktı

1 Kendisiyle ilgili sorular sorabilir ve cevaplar verbilir

2 Kendini tanıtabilir

3






14 2 120 28


Ara Sınav1 1 1 1 1


Final 1 1 240 1

Toplam Yük 60

Toplam Yük / 25.5 2,35


Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Alfabe, Sayılar, Renkler, Selamlamalar

2 Be fiili, tekil çoğul isimlerle kullanımı, kişi zamirleri

3 Be fiili ‐ sıfatla kullanımı, soru sorma

4 Aitlik bildiren fiiller, sıfat ve zamirler

5 İşaret sıfatları

6 Geniş zaman, temel kullanımı, sıklık zarfları

7 Geniş zaman II ‐ düzensiz fiiller, olumsuz ve soru formu

8 Ara sınav

9 Şimdiki zaman ‐ olumlu, olumsuz, soru

10 Geniş zaman‐Şimdiki zaman, eylem‐durum bildiren fiiller

11 There kalıbı, yer edatları

12 Tekil‐çoğul isimler, Zamirler

13 Sayılabilen ve sayılamayan isimler

14 Nicelik sıfatları

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Uzaktan Öğretim – Öğrenme Yönetim Sistemindeki ders malzemeleri (uzem.bilecik.edu.tr)

Diğer Kaynaklar

Teacher Resource PowerPoints. A PowerPoint Supplement by Geneva Tesh for Pearson Education, Inc. Beginning Level. http://www.azargrammar.com/materials/beg/BEG04_PowerPoint.html



Ara Sınav1 1 40

Kısa Sınav 1 1 10

Final 1 50

Toplam 100



Toplam 100

İstatistik II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İstatistik II

Dersin İngilizce Adı Statistics II



İST112 4 0 0 5

Dersin Amacı

İstatistik II dersi, istatistik eğitiminin temel taşıdır. Derste, istatistiğin temel konuları incelenecektir. Dersin amacı, öğrencilerin moment, örnekleme dağılımı, merkezi limit teoremi kavramlarını öğrenip, özel olasılık dağılımlarından olasılık hesaplamaları yapıp, güven aralıkları oluşturmaları ve hipotez testi yapabilmelerini sağlamaktır.

Dersin İçeriği Momentler, Örnekleme Dağılımları, Merkezi Limit Teoremi, Özel Olasılık Dağılımları, Güven Aralığı, Hipotez Testleri


Sıra Çıktı

1 Bazı özel kesikli dağılımlar ile beklenen değer, varyans ve olasılık hesaplayabilme

2 Bazı özel sürekli dağılımlar ile beklenen değer, varyans ve olasılık hesaplayabilme

3 Örnekleme dağılımını kullanabilme

4 Merkezi Limit Teoremini uygulayabilme

5 Çeşitli parametreler için aralık kestirimi oluşturabilme

6 Çeşitli parametreler için hipotez testi yapabilme

7 Kovaryans ve korelasyon katsayısı hesaplayabilme





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Özel kesikli dağılımlar (Bernolli Dağılımı, Binom Dağılımı)

2 Özel kesikli dağılımlar (Hipergeometrik Dağılım, Poisson Dağılımı)

3 Özel sürekli dağılımlar (Tekdüze, Normal)

4 Özel sürekli dağılımlar (Standart Normal, Üssel), Binom dağılımın Normal dağılıma yaklaşımı

5 Örnekleme dağılımı ve merkezi limit teoremi

6 Kitle ortalaması için güven aralığı: Normal (z) istatistiği, Student's t istatistiği

7 Kitle oranı için büyük örneklem güven aralığı, kitle varyansı için güven aralığı (Ki‐kare dağılımı)

8 Arasınav

9 Hipotez testinin elemanları, kitle ortalaması İçin hipotez testi: Normal (Z) istatistiği, Student's t istatistiği

10 Kitle oranı için büyük örneklem hipotez testi

11 Kitle varyansı İçin hipotez testi

12 İki kitle ortalamasının karşılaştırılması: Bağımsız örneklemler ve eşleştirilmiş farklar deneyi

13 İki kitle oranının karşılaştırılması

14 Kovaryans ve korelasyon katsayısı

Dersin Kaynakları


Diğer Kaynaklar

Prof Dr. Özer Serper, Uygulamalı İstatistik Prof Dr. Fikri Akdeniz, Olasılık ve İstatistik

Prof. Dr. Semra Oral ERBAŞ J.T. McClave and T. Sincich, Statistics, 12th Edition, Prentice‐Hall, 2011. Yardımcı kaynaklar: P. Newbold, W. L. Carlson, B. Thorne, Statistics for Business and Economics, 7th Edition, Pearson Education , 2010.



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Olasılık II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Olasılık II

Dersin İngilizce Adı Probability II



İST104 4 0 0 5

Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencinin olasılığı muhakeme etmesini ve olasılığı kullanarak istatistiğin temel kavramlarını anlamasını sağlamaktır.

Dersin İçeriği Moment üreten fonksiyon ve momentler, Bazı Kesikli ve Sürekli Olasılık Dağılımları


Sıra Çıktı

1 Rassal değişkenlerin olasılık ve dağılım fonksiyonlarını, özelliklerini ve ilişkilerini kavrama

2 Beklenen değer , varyans ve standart sapma gibi temel kavramların nasıl hesaplanacağını ve yorumlanacağını anlayabilme

3 Moment Üreten Fonksiyonu ve momentleri hesaplayabilme

4 Temel kesikli dağılımları (Binom, Geometrik, Negatif Binom, Hipergeometrik, ve Poisson) ile çalışabilme

5 Temel sürekli dağılımları(Tekdüze, Normal ve Üssel) ile çalışabilme


Etkinlikler Sayısı Çalışma

Süresi (Saat)



Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Rassal Değişkenler, Kesikli Rassal Değişken, Olasılık Fonksiyonu ve Birikimli Dağılım Fonksiyonu

2 Sürekli Rassal Değişken, Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu ve Birikimli Dağılım Fonksiyonu

3 Olasılık kütle, Olasılık Yoğunluk ve Birikimli Dağılım Fonksiyonları (tekrar)

4 Merkezi Eğilim Ölçüleri(Beklenen Değer, Mod, Medyan)

5 Değişim Ölçüleri(Varyans, standart sapma, değişim katsayısı)

6 Momentler ve Moment Üreten Fonksiyon

7 Kesikli Rassal Değişkenlerin Dağılımları(Bernoulli,Binom)

8 Arasınav

9 Kesikli Rassal Değişkenlerin Dağılımları(Poisson, Hipergeometrik)

10 Kesikli Rassal Değişkenlerin Dağılımları( Geometrik, Negatif Binom)

11 Sürekli Rassal Değişkenlerin Dağılımları(Normal)

12 Sürekli Rassal Değişkenlerin Dağılımları(Normal) devam

13 Sürekli Rassal Değişkenlerin Dağılımları(Normal) devam

14 Sürekli Rassal Değişkenlerin Dağılımları(Tekdüze, Üssel)

Dersin Kaynakları


Diğer Kaynaklar

Prof Dr. Fikri Akdeniz, Olasılık ve İstatistik Prof. Dr. Semra Oral ERBAŞ, Olasılık ve İstatistik Prof. Dr. Fikri Öztürk, Olasılık ve İstatistik I,II S.Ross,A first Course in Probability, 8th edition,2010, Prentice Hall, ISBN 0‐13‐607909‐5. Yardımcı kaynaklar: D.P. Bertsekas and J.N.Tsitsiklis, Introduction to Probability, Athena Scienrific, ISBN 1‐886529‐37‐X. M.R.Spiegel, J.Schiller, R.A.Srinivasan, Probability and Statistics(Schaum's Outlines) 2nd edition, McGrawHill ISBN 0‐07‐135004‐7.



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Analiz II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Analiz II

Dersin İngilizce Adı Analysis II



MAT102 4 2 0 7

Dersin Amacı Fonksiyonların belirsiz ve belirli integrallerini bulmak. Riemann integrali yardımı ile alan, yay uzunluğu, yüzey alanı ve hacim hesaplamak. Seri ve sonsuz çarpımların yakınsaklığını incelemek.

Dersin İçeriği

Belirsiz integral, integral alma metotları , Belirli (Riemann ) integralinin özellikleri, ilgili teoremler, Belirli integralin uygulamaları (Alan, yay uzunluğu, hacım hesabı , yüzey alanı hesabı ) Genelleştirilmiş integraller ve özellikleri.


Sıra Çıktı

1 İntegral kavramını bilir

2 İntegral uygulamalarını yapabilir

3 Dizi ve seri kavramlarını bilir ve uygulamalarını yapabilir

4 Kartezyen, kutupsal ve parametrik koordinat sistemleri arasındaki geçişi yapabilir ve farklılıkları yorumlayabilir

5 Kavramların ilk ortaya çıkış sebeplerini ve tarihsel gelişimini bilir





Ders Hafta Sayısı ve Saati 14 6 360 84


Ara Sınav 1 1 5 300 5

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 178



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Belirsiz integral tanımı ve temel kavramlar

2 Basit integral alma kuralları

3 Değişken değiştirme, kısmi integrasyon

4 Basit kesirlere ayırma, trigonometrik dönüşümler

5 İntegralin temel teoremleri

6 Belirli integralin tanımı ve temel kavramlar

7 Alt ve üst toplamlar, Riemann integrali

8 Yay uzunluğu ve Alan hesabı

9 Arasınav

10 Dönel yüzeylerin alan ve hacim hesabı

11 Diziler, dizilerin özellikleri, altdizi, dizilerde limit

12 Seri kavramı ve özel seriler

13 Yakınsaklık testleri

14 Kuvvet serileri ve bir fonksiyonun seriye açılımı, yaklaşık hesap

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Hacısalihoğlu,H. Hilmi; Temel ve Genel Matematik (Cilt 1), Ertem Basın ve Yayın 2003, Ankara

Diğer Kaynaklar

Balcı, Mustafa; Matematik Analiz, Ank Üni. Fen Fak. Yayınları, No 142, Ankara. Binali Musayev, Murat Alp, Nizami Mustafayev; Teori ve çözümlü Problemlerle Analiz I‐II, Tek Ağaç Eylül Yay. 2003, Ankara.



Ara Sınav1 1 40

Toplam 40


Final 1 60

Toplam 60



Toplam 100

Bilgisayar Programlamaya Giriş Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Bilgisayar Programlamaya Giriş

Dersin İngilizce Adı Introduction to Computer Programming



İST106 2 0 1 4

Dersin Amacı

Bu ders algoritma geliştirme ve bilgisayar odaklı problem çözme yöntemleri hakkında temel bilgilere sahip öğrencilerin, programlamayı ve uygulama geliştirmeyi Visual Basic programlama dili kullanarak öğrenmelerini amaçlamaktadır.

Dersin İçeriği Algoritmalar, Akış Şemaları, Bir Programlama dilinin temel özellikleri, Programlama


Sıra Çıktı

1 Programlama dilinin söz dizim kurallarını tanımlayabilme,

2 Kontrol yapılarını kullanabilme,

3 Bir algoritma için program yazabilme,

4 Fonksiyon ve yordam geliştirebilme,

5 Hatalı kodlamadan kaynaklanan sorunları çözebilme,

6 Temel istatistiksel yöntemler için uygulama geliştirebilme.





Ders 14 3 180 42


Ara Sınav 1 1 5 300 5

Uygulama1 5 1 60 5

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 99



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Algoritmalar ve Tarihçesi, Algoritmanın temel özellikleri

2 Sayı Sistemleri ve Algoritmaların Temel Yapıları İkili, sekizli, onaltılı sayı sistemleri

3 Akis diyagramlari

4 Visual Basic Programlama diline giriş, Programlama ortamı

5 Veri Tipleri, Değişkenler

6 İşlemciler ve İfadeler Aritmetik işlemciler, İlişkisel işlemciler

7 Mantıksal işlemciler, Kontrol yapıları, Dizi Kavramı

8 Ara sınav

9 Koşul durumları, Seçme durumları, Dizilerde Arama, Sıralama

10 Döngüler

11 Matrisler, Alt Programlar Kavramı

12 Fonksiyonlar

13 Fonksiyonlar, Dosya kullanımı

14 Genel uygulama örnekleri

Dersin Kaynakları


Diğer Kaynaklar

1. Fahri Vatansever, Algoritma Gelistirme ve Programlamaya Giris, Seçkin Yayincilik, 2002, Ankara. 2. Fahri Vatansever, ileri Programa Uygulamalari, Seçkin Yayincilik, 2006, Ankara. 3.Memik Yanık, Visual Basic ile Programlama, Seçkin Yayıncılık, 2005, Ankara.



Ara Sınav 1 30

Uygulama 1 5 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Türk Dili Il Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Türk Dili Il

Dersin İngilizce Adı Turkish Language Il

Dersin Türü Uzaktan Öğrenim


TRK102 2 0 0 2

Dersin Amacı

Çağın sürekli ilerleyen şartlarına uygun olarak farklı alanlarda öğrenim gören gençlerimize ana dili sevgisini ve bilincini kazandırmak. Hayatın her alanında ve her meslek grubunda gerekli olan dilin doğru, güzel ve etkili kullanılması. Öğrencilere her alanda kendilerini yeterli ve açık bir biçimde ifade edebilme becerisinin kazandırılması. Mesleki yönden çağdaş bilgilerle donanmış bireyleri dil ve edebiyat tarihi yönünden aydınlatmak

Dersin İçeriği

Kompozisyonla ilgili genel bilgiler, yazılı kompozisyon türleri, şiir, tiyatro, hikaye ve roman, destan, masal‐gezi yazısı‐anı, sözlü kompozisyon ve türleri, bilgi kaynaklarına erişim ve kütüphane kullanımı, bilimsel yazı hazırlama teknikleri, edebiyat ve düşünce dünyası.


Sıra Çıktı

1 Yazılı kompozisyon türleri hakkında bilgi sahibi olur

2 Sözlü kompozisyon türleri hakkında bilgi sahibi olur

3






14 1 60 14


Ara Sınav1 1 1 1 1


Final 1 4 240 4

Toplam Yük 51



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Kompozisyonla ilgili genel bilgiler.

2 Yazılı kompozisyon türleri I.

3 Yazılı kompozisyon türleri II.

4 Şiir.

5 Tiyatro.

6 Hikâye ve roman.

7 Destan.

8 Masal‐gezi yazısı‐anı.

9 Sözlü kompozisyon.

10 Sözlü kompozisyon türleri I.

11 Sözlü kompozisyon türleri II.

12 Bilgi kaynaklarına erişim ve kütüphane kullanımı.

13 Bilimsel yazı hazırlama teknikleri.

14 Edebiyat ve düşünce dünyası.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı ELÇİN, Şükrü (1963). Atların Doğuşları İle İlgili Efsaneler, Türk Folklor Araştırmaları, İstanbul.

Diğer Kaynaklar

ELÇİN, Şükrü(1986). Halk Edebiyatına Giriş, Kültür ve Turizm Bakanlığı Yayınları, Ankara ERGİN, Muharrem (2008). Dede Korkut Kitabı, 41. Baskı, Boğaziçi Yayınları, İstanbul. DİLÇİN,Cem (1995).Örneklerle Türk Şiir Bilgisi, Türk Dil Kurumu Yayınları, Ankara. Güzel Yazılar Şiirler, Türk Dil Kurumu Yayınları, Ankara 1997. KAPLAN,Mehmet (2001).Şiir Tahlilleri II, Dergah Yayınları, İstanbul. KAPLAN, Mehmet (2005). Oğuz Kağan‐Oğuz Han Destanı, Türk Edebiyatı Üzerinde Araştırmalar 3, Tip Tahlilleri, Dergâh Yayınları, İstanbul, s.11‐25. KARAALİOĞLU, Seyit Kemal(1983). Ansiklopedik Edebiyat Sözlüğü, İnkılap ve Aka Kitabevleri, İstanbul. KARAALİOĞLU(1995) Seyit Kemal, Sözlü/Yazılı Kompozisyon Konuşmak ve Yazmak Sanatı, İnkılâp Kitabevi,26. Baskı İstanbul. KAVCAR, Cahit, Ferhan OĞUZKAN, AKSOY (2004). Yazılı ve Sözlü Anlatım, Anı Yay. 5.Baskı, Ankara. KÖPRÜLÜ, M. Fuad (2002). Selçukîler Zamanında Anadolu’da Türk Medeniyeti, Milli Tetebbûlar Mecmuası, C.II, No:5, s.214. KÜÇÜK,Sebahattin, (1994).Bâkî Divanı, Türk Dil Kurumu Yayınları, Ankara. MADEN, Sedat (2008). Türk Edebiyatında Seyahatnameler ve Gezi Yazıları, A.Ü. Türkiyat Araştırmaları Enstitüsü Dergisi Sayı 37 Erzurum. ÖGEL, Bahaeddin (1971). Türk Mitolojisi, Ankara. PİLANCI,Hülya (editör),(2006).Türk Dili, Anadolu Üniversitesi Yayını No: 1473, Açık Öğretim Fakültesi Yayını No: 786, Eskişehir. SARI,Mehmet( 2011).Türk Dili Ders Kitabı, Okutman Yayıncılık, Ankara. TEZEL, Naki (1997). Türk Masalları I‐II, Kültür Bakanlığı Yayınları, Ankara. TOLKİEN, J.R.R. (1999). Peri Masalları Üzerine (Çeviri: Serap Erincin), Altıkırkbeş Yayınları, İstanbul. AKYÜZ, Çiğdem (2010). Manas Destanı’nda Alp Kadın Tipi, Mukaddime Sayı: 1. ARICI, Ali Fuat (2004). Tür Özellikleri ve Tarihlerine Göre Türk ve Dünya Masalları, A.Ü. Türkiyat Araştırmaları Enstitüsü Dergisi sayı:26, Erzurum. ATAY, Falih Rıfkı (2004). Çankaya, Pozitif Yay. İstanbul. BANG, W. ARAT, R. Rahmeti (1936). Oğuz Kağan Destanı, Burhaneddin Basımevi, İstanbul. BORATAV, Pertev Naili (1984). Köroğlu Destanı, Adam Yayıncılık, İstanbul. BOZ, Erdoğan (2005).Türk Dili I‐II, Afyon Eğitim Sağlık ve Bilimsel Araştırma Vakfı Yayınları, Afyonkarahisar. YARDIMCI, Mehmet (2007). Destanlar, Ürün Yayınları, Ankara. ÇAĞBAYIR, Yaşar (2007). Ötüken Türkçe Sözlük1‐5, Ötüken Yayınları, İstanbul.



Ara Sınav 1 40

Kısa Sınav 1 1 10

Final 1 50

Toplam 100



Toplam 100

Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi Il Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi Il

Dersin İngilizce Adı History of Ataturk's Principles and Revolutions Il



ATA102 2 0 0 2

Dersin Amacı

Öğrencilerin yakın tarih konusunda yorum gücünü ve eleştirel yaklaşımlarını arttırmak, Türk inkılabının gelişim süreçlerini genç kuşaklara aktarmak, I. Dünya Savaşı'ndan II. Dünya Savaşı'na uzanan zamanda Türkiye'deki gelişmeler hakkında öğrencileri bilgilendirmek

Dersin İçeriği Türkiye Cumhuriyeti´nin doğuş ve gelişim süreci içindeki olaylar, fikirler ve ilkeler


Sıra Çıktı

1 Tarihi olayları kronolojik olarak öğrenir

2

3






14 1 60 14


Ara Sınav 1 1 1 1

Kısa Sınav 1 4 240 4

Final 1 4 240 4

Toplam Yük 51



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Sevr Antlaşması (Paris Barış Konferansı, Londra Konferansı, San‐Remo Konferansı, Sevr Antlaşması ve Sevr Antlaşması'na Karşı Tepkiler)

2 Milli Mücadele Döneminde Cepheler ve Savaş (Milli Mücadele'nin Kaynakları, Doğu Cephesi (Osmanlı Devleti ve Ermeniler), Ermenilerle Savaş ve Gümrü Antlaşması, Milli Mücadele Dönemi'nde Türk‐Sovyet İlişkileri (Moskova ve Kars Antlaşmaları)

3 Güney Cephesi (Maraş, Antep, Urfa ve Adana Savunmaları)

4 Batı Cephesi I (Yunan İşgalleri, Kuva‐yı Milliye'den Düzenli Ordu'ya Geçiş, I. İnönü Muharebesi, Londra Konferansı, II. İnönü Muharebesi)

5 Batı Cephesi II (Eskişehir Kütahya Savaşları, Başkomutanlık Yasası, Tekalif‐i Milliye Emirleri, Büyük Taarruz, Mudanya Mütarekesi)

6 Lozan Barış Konferansı (Lozan Konferansı’nda Görüşülen Meseleler)

7 Atatürk İlkeleri Milliyetçilik, Halkçılık, İnkılapçılık, Cumhuriyetçilik, Laiklik, Devletçilik, Bütünleyici İlkeler

8 ARA SINAV

9 Atatürk İnkılapları I (Siyasi Alanda Yapılan İnkılaplar, Hukuk Alanında Yapılan İnkılaplar)

10

Atatürk İnkılapları II (Ekonomi, Eğitim ve Sosyal Alanlarda Yapılan İnkılaplar (Şapka Kanunu, Tekke, Zaviye ve Türbelerin Kapatılması, Soyadı Kanunu'nun Kabulü, Uluslararası Saat, Takvim, Rakam ve Ölçü Birimlerinin Kabul Edilmesi, Tevhid‐i Tedrisat Kanunu, Harf ve Türk Dili İnkılabı, Üniversitelerin Gelişimi)

11 Çok Partili Hayata Geçiş Denemeleri ve Takrir‐i Sükûn Dönemi (Cumhuriyet Halk Fırkası, Terakkiperver Cumhuriyet Fırkası, Serbest Cumhuriyet Fırkası, Şeyh Sait İsyanı, İzmir Suikastı, Menemen Olayı)

12 Atatürk Dönemi Dış Politikası (1923‐1932) (Türk‐İngiliz İlişkileri, Türk‐Yunan İlişkileri, Türk‐Sovyet İlişkileri, Türk‐Fransız İlişkileri, Türk‐İtalyan İlişkileri, Türkiye’nin İslam Ülkeleriyle İlişkileri)

13 Atatürk Dönemi Dış politikası (1932‐1938) (Türkiye’nin Milletler Cemiyeti’ne Girişi, Balkan antantı, Sadabat Paktı, Montrö Boğazlar Sözleşmesi, Hatay Meselesi)

14 İsmet İnönü Dönemi ve Çok Partili Hayata Geçiş (1938‐1945) (II. Dünya Savaşı Sürecinde Türk Dış Politikası, II. Dünya Savaşı Döneminde Türkiye’de Siyasi, Ekonomik ve Sosyal Gelişmeler, Çok Partili Hayata Geçiş)

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Mustafa Kemal Atatürk, Nutuk

Diğer Kaynaklar

Refik Turan, Cezmi Eraslan ve diğerleri, Türkiye Cumhuriyeti Tarihi II, ATAM, Ankara 2010. Fatma Acun, Atatürk ve Türk İnkılap Tarihi, Siyasal Kitabevi, Ankara 2010



Ara Sınav 1 40

Kısa Sınav 1 1 10

Final 1 50

Toplam 100



Toplam 100

İngilizce Il Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İngilizce Il

Dersin İngilizce Adı English ll



ENG102 2 0 0 2

Dersin Amacı Bu ders sürecinde öğrencilere İngilizce dilbilgisi ve dört temel dil becerisinin öğretilmesi hedeflenmektedir. Öğrenciler öğrendikleri bilgi ve becerileri aktiviteler, diyaloglar ve çalışma kâğıtları ile pekiştirirler.

Dersin İçeriği Başlangıç düzeyde İngilizce dilbilgisi, kelime dağarcığı, okuduğunu anlama


Sıra Çıktı

1 Tek cümleli deyimleri anlayabilir

2 Ailesi, işi, çevresi ile ilgili çok çümleli yapıları anlayabilir

3






14 1 60 14


Ara Sınav1 1 1 1 1


Final 1 4 240 4

Toplam Yük 51



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Sayılabilen ve sayılamayan isimler

2 Nicelik sıfatları

3 Geçmiş zaman ‐ olumlu,olumsuz, soru

4 Geçmiş zaman ‐ düzenli, düzensiz fiiller

5 Geçmiş zaman ‐ soru Ne, nerede, nasıl, neden, ne zaman

6 Geçmiş zaman ‐ soru Ne, kim

7 Gelecek zaman, zaman zarfları

8 Ara sınav

9 Gelecek zaman ‐ will

10 May / Might vs. Will, Maybe (One Word) vs. May Be (Two Words), Future Time Clauses with Before, After, and When, Clauses with If

11 İzin, rica, tavsiye

12 Emir cümleleri, isim ‐ sıfat tamlamaları

13 Sıfat ve zarflar, karşılaştırmalar

14 Enüstünlük derecesi

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Uzaktan Öğretim – Öğrenme Yönetim Sistemindeki ders malzemeleri (uzem.bilecik.edu.tr)

Diğer Kaynaklar

Teacher Resource PowerPoints. A PowerPoint Supplement by Geneva Tesh for Pearson Education, Inc. Beginning Level. http://www.azargrammar.com/materials/beg/BEG04_PowerPoint.html



Ara Sınav 1 40

Kısa Sınav 1 1 10

Final 1 50

Toplam 100



Toplam 100

Pazarlama Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Pazarlama

Dersin İngilizce Adı Marketing

Dersin Türü Teknik Olmayan Seçmeli


TOS201 2 0 0 3

Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencinin işletmenin bir fonksiyonu olan pazarlamanın çevresini ve dinamiklerini öğrenmesini sağlayarak bunların pazarlama yönetimince anlamlandırmasını sağlamaktır.

Dersin İçeriği

Bu derste, pazarlama ile ilgili temel kavramların tanımlanması, pazar çevresinin ve pazar çevresini etkileyen faktörlerin belirlenmesi, tüketici davranışlarının anlamlandırılması, pazarlama bilgi sistemleri ve pazarlama araştırması sürecinin irdelenmesi, pazar bölümlendirme, hedef pazar seçimi ve konumlandırma sürecinin yürütülmesi ve pazarlama karması elemanları olan ürün, fiyat, tutundurma ve dağıtım konuları incelenecektir.


Sıra Çıktı

1 Pazarlama ile ilgili kavramları tanımlar.

2 Pazar çevresini oluşturan faktörleri analiz eder ve pazarlama yönetimi açısından anlamlandırır.

3 Tüketici davranışlarının sebeplerini anlatır, yorumlar ve pazarlama programlarını oluşturur.

4 Pazar bölümlendirme, hedef pazar seçimi ve konumlandırma sürecini anlar ve örneklendirir.

5 Pazarlama karması(ürün, fiyat, tutundurma, dağıtım) bileşenleri tanır ve analiz eder.





Ders 14 2 180 28

Ödev/ Sunum 1 6 360 6

Ara Sınav 1 1 8 480 8

Sözlü 3 4 240 12

Beyin Fırtınası 14 0.5 30 7

Final 1 15 900 15

Toplam Yük 76



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Pazarlamaya Giriş

2 Pazar ve Pazarlama Çevresi

3 Tüketici Davranışları

4 Pazarlama Bilgi Sistemi ve Pazarlama Araştırması

5 Pazar Bölümlendirme, Hedef Pazar Seçimi ve Konumlandırma

6 Pazarlama Karması Elemanları 1‐ Ürün Yönetimi

7 Pazarlama Karması Elemanları 2‐ Fiyat ve Fiyatlandırma

8 Ara Sınav

9 Pazarlama Karması Elemanları 3‐ Tutundurma Çabaları

10 Pazarlama Karması Elemanları 4‐ Dağıtım Kanalları

11 Güncel Pazarlama Konuları‐1




Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Torlak, Ömer, Remzi Altunışık ve Şuayip Özdemir (2016), Pazarlama İlkeleri ve Yönetimi, Beta Yayıncılık.

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 30

Ödev/Sunum 1 10

Sözlü 3 10

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Bilim Tarihi Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Bilim Tarihi

Dersin İngilizce Adı History of Science



TOS111 2 0 0 3

Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere tarih boyunca farklı kültürlerdeki bilimin gelişimini anlatmaktır.

Dersin İçeriği

Eski uygarlıklarda bilim, • Mısır, Mezopotamya ve Hellenistik çağda bilim, • Ortaçağ Avrupa ve İslam dünyasında bilim, • Rönesans ve modern Bilim, • aydınlanma çağı ve bilim, • Endüstri Devrimi ve bilim, • çağdaş bilim


Sıra Çıktı

1 Çeşitli uygarlıkların bilime yaptıkları katkıları öğrenir.

2 Nitel ve nicel araştırmalarda sormayı öğrenir.

3 Bilim tarihi ile ilgili araştırma yapmayı öğrenir.





Ders 14 2 120 28

Arasınav 1 1 5 300 5

Ödev/Sunum 2 5 300 10


İnceleme Anket Çalışması 1 10 600 10

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 68



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Eski Uygarlıklarda Bilim (Mısır ve Mezopotamya, Antik Yunan)

2 Eski Uygarlıklarda Bilim (Antik Yunan)

3 Eski Uygarlıklarda Bilim (Helenistik Dönem ve Romalılar)

4 Ortaçağ Avruparında Bilim

5 İslam Dünyasında Bilim

6 Rönesans ve Modern Bilim (Astronomi, Kimya, Tıp ve Hayat Bilimleri)

7 Rönesans ve Modern Bilim (Galileo Galilei, Isaac Newton)

8 AraSınav, Aydınlanma Çağı ve Bilim (18. yüzyılda astronomi, matematik ve fizik)

9 Aydınlanma Çağı ve Bilim (Lavoisier ve kimyada devrim)

10 Endüstri Devrimi ve Bilim (Fizikte Yeni Atılımlar ve Evrim Kuramı ve Darwin)

11 Endüstri Devrimi ve Bilim (Mikrobiyoloji ve Gen Teorisi)

12 Çağdaş Bilim (Einstein Devrimi)

13 Çağdaş Bilim (Kuantum Teorisi ve Atom Fiziğinin Doğuşu)

14 Çağdaş Bilim (Kuantum Teorisi ve Atom Fiziğinin Doğuşu)

Dersin Kaynakları


Diğer Kaynaklar

Bilim Tarihi, Cemal Yıldırım, Remzi Kitabevi.



Ara Sınav 1 30

Ödev/Sunum 2 10

İnceleme Anket Çalışması 1 10

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Herkes için Spor Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Herkes için Spor

Dersin İngilizce Adı Sport for All



TOS119 2 0 0 3

Dersin Amacı

Herkes İçin Spor dersinin önemini anlayıp, sporu günlük hayatta da alışkanlık haline getirebilme. Kendine güven, paylaşma, liderlik, sosyalleşme, planlama, karar verme gibi yetileri geliştirebilme. Ayrıca öğrencilerin ısınma, şiddet, dinlenme, temel hareketi yaptıran kas, soğuma kavramlarını ve vücut geliştirme hareketlerini teorik olarak öğrenmelerinin sağlanmasıdır.

Dersin İçeriği Isınma, şiddet, tekrar yöntemi, dinlenme, soğuma, kalistenik hareketler, bölgelere göre temel hareketi yaptıran kaslar, barlarla yapılan hareketler, dambıllarla yapılan hareketler, makinalarla yapılan hareketler


Sıra Çıktı

1 Isınma, şiddet, dinlenme, soğuma kavramlarını teorik olarak anlatabilme, Bölgelere göre vücut geliştirme hareketlerini teorik olarak anlatabilme , Bölgelere göre temel hareketi yaptıran kası söyleyebilme





Ders 14 2 120 28



Özel Destek/Yapısal Örnekler 14 1 60 14

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 64



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Isınma, şiddet, tekrar yöntemi, dinlenme, soğuma

2 Boyun egzersizleri

3 Omuz egzersizleri

4 Üst kol egzersizleri

5 Ön kol egzersizleri

6 Sırt egzersizleri

7 Göğüs egzersizleri

8 Vize

9 Bel egzersizleri

10 Kalça egzersizleri

11 Bacak egzersizleri

12 Diğer egzersizler (cardio, kettlebell)



Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı

Diğer Kaynaklar

Uğur E ve Baysaling Ö. Herkes İçin Spor. Vücut Geliştirme, Fitness ve Formda Kalma. İlpres Yayınevi. İstanbul. 2000. ISBN: 9758503670311



Ara Sınav 1 50

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Beden Eğitimi ve Spor Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Beden Eğitimi ve Spor

Dersin İngilizce Adı Physical Education and Sports



TOS116 2 0 0 3

Dersin Amacı

Beden Eğitimi ve Spor ile ilgili temel bilgi, beceri, tavır ve alışkanlıkların edinilmesi, beden eğitimi ve sporun sağlığa yararlarının kavranılarak serbest zamanların fiziksel etkinlikler ile değerlendirilmesi, spor araç ve tesisleri hakkında bilgi sahibi olma ve bunları gereği gibi kullanabilmesi, bazı spor branşlarının tanıtımı ve kurallarının öğretilmesidir.

Dersin İçeriği

Beden eğitimi ve spor ile ilgili temel kavramlar,spor tesislerini tanıma ,kullanma ve bazı spor branşları hakkında temel bilgiler,beslenme,ilkyardım,yaşam boyu spor konuları hakkında bilgiler.


Sıra Çıktı

1 Beden eğitimi ve sporla ilgili temel kavramları açıklayabilecektir.

2 Spor tesislerini tanıyarak, kullanımına yönelik bilgi sahibi olabilecek, çeşitli spor branşlarının oyun kurallarını açıklayabilecektir

3 Yaşam boyu spor kavramının dünyadaki ve Türkiye'deki tarihsel gelişimini açıklayabilecektir.

4 Spor ve beslenme arasındaki ilişkiyi açıklayabilecektir.

5 Spor işletmeciliği ve sporda organizasyon ile ilgili temel özellikleri açıklayabilecektir.





Ders 14 2 28 28



Beyin Fırtınası 14 1 60 14

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 64



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Beden eğitimi ve sporla ilgili kavramlar

2 Spor Tesisleri tanıtımı ve kullanılan araç gereçler

3 Yaşam boyu spor

4 Spor ve Beslenme

5 Rekreasyon

6 İlk yardım

7 Hentbol

8 Vize, Fitness

9 Voleybol

10 Basketbol

11 Badminton

12 Futbol

13 Doping

14 Olimpiyat oyunları

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Hikmet Aracı, Okullarda Beden Eğitimi, Nobel Akademik Yayıncılık

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 50

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Matematiksel İstatistik I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Matematiksel İstatistik I

Dersin İngilizce Adı Mathematical Statistics I



İST201 4 0 0 4

Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencileri büyük ölçüde Neyman ve Pearson çalışmalarına dayanan klasik yaklaşımın çıkarım yöntemleri ile birlikte istatistik bilgisi sahibi yapmaktır.

Dersin İçeriği olasılık, olasılık dağılımları, Olasılık yoğunlukları, Matematiksel beklenti, özel olasılık dağılımları, Özel olasılık yoğunlukları, örnekleme dağılımları.


Sıra Çıktı

1 Olasılığın bazı kurallarını bilir ve uygular.

2 Matematiksel beklentiyi bilir ve uygular.

3 Özel olasılık dağılımlarının temel bilgilerine sahip olur ve bunları kullanabilir.

4 Özel olasılık yoğunluklarının temel bilgilerine sahip olur ve uygular.

5 Diğer disiplinler ile ilişkisini bilir ve bu bilgiyi kullanır.





Ders 14 4 240 56




Final 1 5 300 5

Toplam Yük 108



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Giriş

2 Olasılık uzayı,olasılık ölçüsü

3 Olasılık uzayı kurma

4 Olasılık dağılımları,kesikli

5 Olasılık dağılımları,olasılık hesaplama

6 Olasılık yoğunlukları,sürekli

7 Olasılık yoğunlukları,olasılık hesaplama

8 Ara sınav haftası

9 Matematiksel beklenti

10 Matematiksel beklenti (Devam)

11 Özel olasılık dağılımları

12 Özel olasılık dağılımlar (Devam)

13 Örnekleme dağılımları

14 Örnekleme dağılımları (Devam)

Dersin Kaynakları


Diğer Kaynaklar

Mathematical Statistics with Aplications, Wackerly,Mendenhall,Scheaffer Fikri Öztürk‐Olasılık ve istatistik I Ve II



Ara Sınav1 1 30

Ödev/Sunum 6 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Bilgisayar Programlama I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Bilgisayar Programlama I

Dersin İngilizce Adı Computer Programming I



İST203 3 0 1 5

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerin programlama dillerini modern tasarım yöntemleri kullanarak tasarlanması ve tasarlanan dillerin modern geliştirme araçları kullanarak gerçeklenmesi konularında bilgi ve becerilere sahip olmasını sağlamaktır.

Dersin İçeriği

C programlama dilinin yapısı ve genel özellikleri. Değişkenler. Veri Tipleri. Veri Tiplerinin Genişletilmesi. İlişkisel. Lojik ve Bit İşlemleri için Operatörler ve İfadeler. Program Kontrol Deyimleri. Döngüler. Diziler ve Pointer’lar. Fonksiyon Yapısı. Kullanım Amaçları. Saklayıcı Sınıflar. Dinamik Belek Kullanımı. struct ve union. File Kullanımı. Farklı I.O Yöntemleri. File’lara Erişim Metodları. C preprocessor’u. Macro ve Şartlı Derleme. Include Özelliği


Sıra Çıktı

1 İstatistikte karşılaşılan karmaşık problemleri saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.

2 İstatistik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.

3 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.

4 Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık,





Ders 14 4 240 56

Arasınav 1 1 6 6 6

Kısa Sınav 1 5 5 300 25

Uygulama 1 5 5 300 25

Final 1 6 360 6

Toplam Yük 118



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Ön işlemci komutları

2 Rasgele Sayılar

3 Diziler

4 Göstericiler

5 Void Göstericiler

6 Dizgeler

7 Gösterici Dizileri

8 Arasınav, Göstericiyi Gösteren Diziler

9 Çok Boyutlu Diziler

10 Dinamik Bellek Yönetimi

11 Belirleyiciler ve Niteleyiciler

12 Yapılar

13 Birlikler

14 Uygulamalar

Dersin Kaynakları


Diğer Kaynaklar

Brian W. Kernighan and Dennis M. Ritchie, "C Programlama Dili (2. Baskı)" Samuel P. Harbison and Guy R. Steele, "C: Bir Referans Kılavuzu" Sefer Kurnaz, Veri Yapilari ve Algoritma Temelleri, Papatya Yayincilik, 2004, Istanbul. Rifat Çölkesen, Programlama Sanati Algoritmalar C Dili Uygulamasi, Papatya Yayincilik, 2004, Istanbul. Fahri Vatansever, Algoritma Gelistirme ve Programlamaya Giris, Seçkin Yayincilik, 2002, Ankara.



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 5 10

Uygulama1 5 10

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

İstatistik Laboratuvarı I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İstatistik Laboratuvarı I

Dersin İngilizce Adı Statistical Laboratory I



İST205 1 1 0 3

Dersin Amacı İST101 ve İST103 derslerinde öğrenilen olasılık ve istatistik bilgilerinin bilgisayar ortamında uygulamalı örneklerle pekiştirilmesi ve özümsenmesi.

Dersin İçeriği

Rasgele rakamlar tablosu ve bilgisayar ile sayı üretme, deney, örnek uzay, olasılık uzayı ve rasgele değişken, Binom, Standart normal, ki‐kare ve t dağılımları için olasılık ve dağılım tabloları. Bernoulli büyük sayılar yasası ve merkezi limit teoremi, gözlemlerin betimlenmesi ve analizi.


Sıra Çıktı

1 İstatistiğin temel kavramlarını özümseme.

2 Bilgisayar ortamında modelleme yapabilme.

3 Bilgisayar ortamında olasılık hesabı yapabilme.

4 Rasgele sayı üretebilme.

5 Olasılık dağılımları ile ilgili hesaplamalar yapabilme.





Ders 14 3 180 42

Sınıf Dışı Çalışma 14 1.5 120 21


Kısa Sınav 1 1 3 180 3

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 76



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Deneylerin modellenmesi.

2 Rasgelelik içeren olguların modellenmesi.

3 Rasgele sayı üretimi.

4 Olasılık dağılımlarından sayı üretilmesi.

5 Bir boyutlu kesikli olasılık dağılımları.

6 Binom dağılımı ve Hipergeometrik dağılım ile ilgili hesaplamalar

7 Poisson dağılımı ile ilgili hesaplamalar.

8 Arasınav ve arasınav öncesi tekrar.

9 Bir boyutlu sürekli olasılık dağılımları.

10 Üstel ve gamma dağılımları ile ilgili hesaplamalar.

11 Normal dağılım ile ilgili hesaplamalar.

12 Normal dağılımın kullanıldığı alanlar ve uygulamaları.

13 İki veya çok boyutlu dağılımlar.

14 Marjinal veya koşullu dağılımlar.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Ders notları.

Diğer Kaynaklar

Öztürk,F.,Özbek,L. Ve Kaya,M.F.(1993).İstatistik Laboratuvarı I Kitapçığı, Ankara Öztürk F. (2011). Olasılık ve İstistiğe Giriş I,Gazi Kitabevi, Ankara Öztürk,F.(2011). Olasılık ve İstistiğe Giriş II,Gazi Kitabevi, Ankara Erdem,İ.(2012). Matematiksel İstatistik, Seçkin Kitabevi,Ankara



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 7 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Analiz III Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Analiz III

Dersin İngilizce Adı Analysis III



MAT201 4 2 0 7

Dersin Amacı Serilerin yakınsaklık durumlarını, seri açılımlarını, yönlü türev, genelleştirilmiş integral, vektör değerli fonksiyonlar ve çok değişkenli fonksiyonlar kavramlarını uygulamaları ile öğretmek

Dersin İçeriği

Seri kavramı ve serinin yakınsaklığı, düzgün yakınsaklık, kuvvet serileri, Taylor serileri, genelleştirilmiş integraller, vektör değerli fonksiyonlar, çok değişkenli fonksiyonlarda limit ve süreklilik, kısmi türev, zincir kuralı, tam diferensiyel, maksimum minimum problemleri, kısmi türevin geometrik anlamı


Sıra Çıktı

1 Seride yakınsaklık durumunu belirlemeyi kavrar.

2 Bir fonksiyonu seriye açmayı kavrar.

3 Vektör değerli fonksiyonları kavrar.

4 Çok değişkenli fonksiyonları kavrar.

5 Çok değişkenli fonksiyonlarda maksimum minimum problemlerini yorumlamayı öğrenir.





Ders 14 6 360 84


Problem Çözme 14 6 360 84

Tartışmalı Ders 14 1 60 14

Final 1 2 120 2

Toplam Yük 186



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Seri kavramı ve serinin yakınsaklığı, Yakınsak ve ıraksak seriler, geometrik seriler, harmonik seriler

2 Pozitif terimli seriler, karşılaştırma testleri ve integral testi

3 Mutlak ve şartlı yakınsaklık, alterne seriler, oran ve kök testleri

4 Kuvvet serileri, kuvvet serilerinin türev ve integrali

5 Taylor ve Maclaurin serileri

6 Düzgün yakınsaklık

7 Fonksiyon serilerinin düzgün yakınsaklığı

8 Ara sınav, Fonksiyon serilerinin düzgün yakınsaklığı (Devam)

9 Genelleştirilmiş integraller, genelleştirilmiş integraller için yakınsaklık testleri

10 Vektör değerli fonksiyonlar

11 Kısmi türev, Zincir kuralı

12 Tam diferensiyel

13 Maksimum minimum problemleri

14 Kısmi türevin geometrik anlamı

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı

Calculus with Analytic Geometry; Richard A. Silverman Analiz II; Mustafa Balcı ADAMS, R. A., Calculus: A complete course, Addison‐Wesley Publishers Limited, CANADA, 1995

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 40

Toplam 40


Final 1 60

Toplam 60



Toplam 100

Lineer Cebire Giriş Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Lineer Cebire Giriş

Dersin İngilizce Adı Introduction to Linear Algebra



İST225 3 1 0 6

Dersin Amacı

Matris Kavramı ve Lineer Denklem sistemleri, Matrislerin Cebirsel Özellikleri, Determinantlar. Lineer denklem sistemlerinin çözme teknikleri, Düzlemde ve Uzayda Vektörler, Reel Vektör Uzayları, Lineer Bağımsızlık ve Üretme kavramlarını öğretmek.

Dersin İçeriği Cebirsel yapılar, Matrisler, Determinantlar, Lineer denklem sistemleri, Lineer denklem sistemleri teorisi.


Sıra Çıktı

1 Matris kavramının nasıl ortaya çıktığını ve lineer denklem sistemlerine yeni bir bakış açısı elde eder.

2 Matrislerde cebirsel işlemlerin nasıl yapılacağını öğrenir. Bu işlemlerin el ile yapılmasının zorluğunu görerek Matrisler sayesinde bilgisayarların neden keşfedilmek zorunda olduğunun farkına varır.

3 Vektör Kavramını Uzayda ve Düzlemde öğrenir. Bu sayede genel vektör uzayı kavramının nasıl elde edildiği hakkında bilgi edinir.





Ders 14 4 160 56



Kısa Sınav 1 1 0,5 30 0,5

Kısa Sınav 2 1 0,5 30 0,5

Ödev 4 6 360 24

Final 1 2 120 2

Toplam Yük 155



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Lineer Denklem Sistemleri

2 Lineer Denklem Sistemleri Üzerine Elementer İşlemler

3 Matrisler ve Matris İşlemleri

4 Matrisin Özellikleri ve Elementer Matrisler

5 Elemanter Matrislerle Ters Matris Bulma

6 Determinat

7 Kofaktör Açılımı ve Tersin Adjoint Biçimi

8 Arasınav, Cramer Yöntemi

9 Cramer Yöntemi (Devam)

10 Cebirsel Yapılar

11 Vektör Uzayları

12 Alt Vektör Uzayları

13 Germe ve Lineer Bağımsızlık

14 Baz ve Boyut

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Linner Cebir, Hasan Hilmi Hacısalihoğlu, Gazi Üniversitesi Yayınları. Lineer Cebir, Arif Sabuncuoğlu, Nobel yayınları, 2008.

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 35

Kısa Sınav 1 1 7

Kısa Sınav 2 1 8

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Diferansiyel Denklemler I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Diferansiyel Denklemler I

Dersin İngilizce Adı Differential Equations I

Dersin Türü Teknik Seçmeli (I)


MAT211 2 1 0 5

Dersin Amacı

Mühendislikte, Fiziki bilimlerde ve pek çok bilim dalındaki problemleri çözümleyebilmek için gerekli olan matematiksel modellemeler sonrasında ortaya çıkan diferansiyel denklemleri tanıtmak ve çözüm yöntemlerini incelemek

Dersin İçeriği

Diferansiyel denklemlerin tanımı ve sınıflandırılması, Başlangıç ve Sınır Değer Problemleri, Birinci mertebeden denklemler için Varlık ve Teklik teoremleri, Birinci mertebeden ve birinci dereceden Diferansiyel denklemler, Değişkenlere ayrılabilen denklemler, Tam diferansiyel denklemler, İntegral çarpanı, Birinci mertebeden lineer diferansiyel denklemler, Genel değişken değiştirmeler, Bernoulli diferansiyel denklemi, Riccati diferansiyel denklemi, Birinci mertebeden yüksek dereceden diferansiyel denklemler, Türeve göre çözülebilen diferansiyel denklemler, Aykırı Çözüm, p‐diskriminantı, Zarf, C‐diskriminantı, Türetme yöntemi, y ye göre çözülebilen diferansiyel denklemler,x e göre çözülebilen diferansiyel

denklemler, Clairaut diferansiyel denklemi, Lagrange denklemi, n. mertebeden lineer diferansiyel denklemler teorisi. Tanım ve temel kavramlar, Diferansiyel Operatör, n. mertebeden lineer diferansiyel denklemlerin çözümleri ile ilgili temel teoremler


Sıra Çıktı

1 Adi Diferansiyel denklem‐kısmi Diferansiyel denklem ayrımını yapabilme

2 Diferansiyel denklemleri sınıflandırabilme

3 Birinci mertebeden adi diferansiyel denklemlerin temel varlık ve teklik teoremlerini ve çözüm yöntemlerini ifade edebilme

4 Birinci mertebeden diferensiyel denklemleri çözebilme

5 n. mertebeden lineer diferansiyel denklemler teorisini kavrayabilme





Ders 14 3 180 42




Final 1 2 120 2

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Diferansiyel denklemlerin tanımı ve sınıflandırılması

2 Başlangıç ve sınır değer problemleri, Birinci mertebeden denklemler için varlık ve teklik teoremleri

3 Birinci mertebeden ve birinci dereceden diferansiyel denklemler.

4 Değişkenlere ayrılabilen diferansiyel denklemler,Tam Diferansiyel denklemler.

5 İntegral Çarpanı. Birinci mertebeden lineer diferansiyel denklemler

6 Genel değişken değiştirmeler, Homojen diferansiyel denklemleri

7 Bernoulli Diferansiyel Denklemleri, Riccati Diferansiyel denklemler

8 Ara sınav, Riccati Diferansiyel denklemler (Devam)

9 Birinci mertebeden yüksek dereceli denklemler, Türeve göre çözülebilen diferansiyel denklemler

10 Aykırı Çözüm, p‐diskriminantı, Zarf, C‐diskriminantı

11 Türetme yöntemi, y ye göre çözülebilen Diferansiyel denklemler,x e göre çözülebilen diferansiyel denklemler

12 Clairaut Diferansiyel denklemi, Lagrange Diferansiyel denklemi

13 n. mertebeden lineer diferansiyel denklemler teorisi. Tanım ve temel kavramlar, Diferansiyel Operatör.

14 n. mertebeden lineer diferansiyel denklemlerin çözümleri ile ilgili temel teoremler.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Adi Diferensiyel Denklemler Prof. Dr. Mehmet ÇAĞLIYAN Yrd.Doç.Dr. Nisa ÇELİK Yrd.Doç.Dr. Setenay DOĞAN Differential Equations, Shepley L. Ross, 3rd Ed., John Wiley & Sons, Inc., 1984

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 40

Toplam 40


Final 1 60

Toplam 60



Toplam 100

İnternet Programlama Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İnternet Programlama

Dersin İngilizce Adı Internet Programming



İST207 3 0 1 5

Dersin Amacı Günümüzde yaygın olarak kullanılan internet (web) teknolojilerinin öğretilmesi amaçlanmıştır.

Dersin İçeriği Web 2.0, XHTML, CSS, JavaScript, XML ve RSS, Flash, Flex, Silverlight, Dreamweaver, Web Sunucuları ve Veritabanları, PHP, Ruby, ASP.NET ve ASP.NET Ajax, Java Server Faces, Web Servisleri.


Sıra Çıktı

1 Web teknolojilerini bilmek

2 HTML, CSS, XML kullanmak

3 Web servis yazmak

4 Web uygulaması geliştirmek





Ders 14 4 240 56



Laboratuar 14 1 60 14



Final 1 10 600 10

Toplam Yük 134



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 İnternet Programlama ile ilgili genel kavramlar

2 Front‐end kavramı, Razor, Bootstrap, Layout

3 Entity Framework, Veritabanı İlk Yaklaşımı

4 Kod İlk Yaklaşımı

5 Formlar ve HTML Yardımcıları

6 Geçerlilik Kontrolleri

7 Durum Yönetimi (Session, Cookie)

8 Arasınav, Durum Yönetimi (Session, Cookie) (Devam)

9 Üyelik, Yetkilendirme, Güvenlik ,Yerelleştirme

10 Web Api

11 Web Api(Devam)

12 Asp.Net Core MVC

13 Asp.Net Core MVC (Devam)

14 Web Uygulama Örnekleri

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Freeman, A., "Pro Asp.Net MVC", Apress, 2015. http://freecomputerbooks.com/webProgrammingBooks.html

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 1 30

Kısa Sınav 1 1 20

Ödev/Sunum 1 10

Toplam 60


Final 1 40

Toplam 40



Toplam 100

Veri Yapıları ve Algoritmalar Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Veri Yapıları ve Algoritmalar

Dersin İngilizce Adı Data Structure and Algorithms



İST209 3 0 1 5

Dersin Amacı Bilgilerin bilgisayar belleğinde saklanması ve bu bilgilere ulaşılması için tasarlanmış temel veri yapılarının sunulması.

Dersin İçeriği

Veri kavramı ve veri tipleri, Listeler, balı listeler, Kuyruk, Yığıt, ikili ağaç ve uyugulama alanları, sıkıştırma algoritmaları, Sıralama algoritmaları ve bunların karşılaştırılmaları, arama algoritmaları ve bunların karşılaştırılmaları ve hash tabloları.


Sıra Çıktı

1 Veri ve temel veri tipleri konusunda bilgi sahibi olur.

2 yinelemeli ve özyinelemeli çözümleri karşılaştırabilir.

3 Algoritmaların performanslarını ölçmesini bilir.

4 yığıt, kuyruk, Liste ve bağlı liste veri yapıları ile problem çözebilir.

5 İkili ağaçların farklı uygulama alanlarını bilir.





Ders 14 4 240 56



Laboratuar 14 1 60 14



Final 1 10 600 10

Toplam Yük 133



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Temel veri tipleri, veri kavramı ve algoritma analizi

2 Bellek yönetimi ve göstericiler

3 Özyineleme kavramı ve Özyinelemeli algoritmalar

4 List data structure, Static and Dynamic arrays

5 Bağlı liste, tek yönlü bağlı listeler

6 Çift yönlü bağıl listeler, Dairesel listeler

7 Yığıt veri yapısı ve uygulamaları

8 Kuyruk veri yapısı, doğrusal kuyruk, dairesel kuyruk

9 Ağaç veri yapısı

10 İkili ağaç, İfade ağacı ve İkili arama ağacı

11 Öncelikli kuyruk ve Heap ağacı

12 AVL ağaçları

13 Genel Ağaç uygulamaları, Huffman, LempelZiv

14 Hash tabloları

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı

Prof. Dr. Nejat YUMUŞAK, Dr. M. Fatih ADAK, "C/C++ ile Veri Yapıları ve Çözümlü Uygulamalar", Seçkin yayıncılık, 2016 Dr.Rifat ÇÖLKESEN, "Veri yapıları ve algoritmalar", Papatya yayıncılık, 2002. İbrahim Akman, "C ile Veri yapıları", SAS bilişim yayınları, 2002.

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 1 30

Kısa Sınav 1 1 20

Ödev /Sunum 1 10

Toplam 60


Final 1 40

Toplam 40



Toplam 100

Nümerik Analiz Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Nümerik Analiz

Dersin İngilizce Adı Numerical Analysis



İST219 3 0 0 5

Dersin Amacı Nümerik Analizde İteratif Tekniklerin Öğretilmesi

Dersin İçeriği

İteratif tekniklere giriş ve sıfır fonksiyonu,Sabit nokta terimi ve sabit nokta yineleme,Newton‐Raphson methodu,Kesişen, Regula Falsi ve Modifiye Lineer İnterpolasyon Yöntemleri,Müller Yöntemi ve Polinomlar için diğer yöntemleri (Bairstow),İteratif Metotlar için Hata Analizi,Kesişen yöntemi için yakınsama,Vektör ve Matris Normları, Özdeğer ve Özvektörler,Lineer olmayan sistemler için Newton methodu,Lineer Olmayan Sistemlerin Sabit Nokta Teoremi ve Sabit Nokta Yineleme,Steepest Descent Yöntemi,broyden yöntemi


Sıra Çıktı

1 Basit nümerik denklemleri iteratif teknikler ile çözer.

2 Newton‐Raphson methodunu bilir ve uygular.

3 Regula‐Falsi ve interpolasyon tekniklerini anlar ve uygular.

4 Kesişen yöntemi için yakınsama anlar ve uygular.

5 İteratif tekniklerle lineer sistemlerin çözümü bilir ve uygular.





Ders 14 3 180 42



Final 1 8 480 8

Toplam Yük 118



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 İteratif tekniklere giriş ve sıfır fonksiyonu

2 Sabit nokta terimi ve sabit nokta yineleme

3 Newton‐Raphson methodu

4 Kesişen, Regula Falsi ve Modifiye Lineer İnterpolasyon Yöntemleri

5 Müller Yöntemi ve Polinomlar için diğer yöntemleri (Bairstow)

6 İteratif Metotlar için Hata Analizi

7 Kesişen yöntemi için yakınsama

8 Ara sınav, Problem Çözümü

9 Artan yakınsama

10 Vektör ve Matris Normları, Özdeğer ve Özvektörler

11 İteratif tekniklerle lineer sistemlerin çözümü

12 Lineer Olmayan Sistemlerin Sabit Nokta Teoremi ve Sabit Nokta Yineleme

13 Lineer olmayan sistemler için Newton methodu

14 Broyden methodu, Steepest Descent Yöntemi

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı

Ders notları, Nümerik Analiz‐Ömer Akın,Steven C. Chapra & Raymond P. Canale, 1998, “Numerical Methods for Engineers with Programming and Software Applications”, McGraw‐Hill, 3 rd edition. Nümerik Analiz, Mustafa Bayram

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 1 30

Ödev /Sunum 10 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

İstatistiksel Paket Programlarla Veri Analizi I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İstatistiksel Paket Programlarla Veri Analizi I

Dersin İngilizce Adı Data Analysis with Statistical Package Programs I



İST213 3 0 1 5

Dersin Amacı

Öğrencinin istatistiksel paket programlarından birisini (SAS,SPSS, Minitab, Systat, Statistica, Stata gibi ) tanıtmak ve örnek çözümler vermek. Giriş ve ileri düzeydeki istatistik eğitiminde istatistik paket programlarından yararlanılmasını sağlamak tanıması ve veri girişi yapabilmesi, paket programlarla verilerin tablolaştırması, grafik çizimi yapabilmesi, istatistiksel paket programlarla temel analizleri yapıp yorumlama yeteneğinin kazandırılması

Dersin İçeriği Paket programlarla veri analizi ve istatistiksel işlemler: veri girişi, tanımlayıcı istatistikler, dağılımın özelliklerinin incelenmesi, frekans tabloları, grafik çizimi, önemlilik testleri, korelasyon ve regresyon analizi


Sıra Çıktı

1 Verileri bilgisayar ortamına girebilir

2 İstatistiksel paket programlarda tanımlayıcı istatistikleri hesaplayabilir ve yorumlayabilir

3 İstatistiksel paket programlarda grafik çizimi yapabilir

4 İstatistiksel paket programlarla temel analizleri yapabilir ve yorumlayabilir

5 Analiz sonuçlarını tablolaştırabilir





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5

Uygulama1 8 5 300 40

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 126



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Paket programlarda veri girişi

2 Paket programlarda tablo oluşturma

3 Paket programlarda grafik çizimi

4 Paket programlarda tanımlayıcı istatistiklerin hesaplanması

5 Paket programlarda dağılım özelliklerinin incelenmesi

6 Paket programlarda iki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi

7 Paket programlarda iki eş arasındaki farkın önemlilik testi

8 Arasınav, Paket programlarda iki eş arasındaki farkın önemlilik testi (Devam)

9 Paket programlarında tek yönlü varyans analizi

10 Paket programlarda çift yönlü varyans analizi

11 Paket programlarda iki yüzde arasındaki farkın önemlilik testi, Evren ortalaması ve evren oranı önemlilik testi

12 Paket programlarda Ki‐kare testi I

13 Paket programlarda Ki‐kare testi II

14 Paket programlarda regresyon ve korelasyon analizi

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Özdamar Kazım. İstatistiksel Paket Programlar ile Veri Analizi‐ 1. 7. bs., Eskişehir, Kaan Kitabevi, 2009.

Diğer Kaynaklar

Özdamar Kazım. İstatistiksel Paket Programlar ile Veri Analizi‐ 2. 7. bs., Eskişehir, Kaan Kitabevi, 2009.



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 4 10

Uygulama1 8 10

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Matematiksel İstatistik II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Matematiksel İstatistik II

Dersin İngilizce Adı Mathematical Statistics II



İST202 4 0 0 4

Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencileri büyük ölçüde Neyman ve Pearson çalışmalarına dayanan klasik yaklaşımın çıkarım yöntemleri ile birlikte istatistik bilgisi sahibi yapmaktır.

Dersin İçeriği Kesikli Özel dağılımlar özel sürekli dağılımlar örnekleme kestirim yöntemleri kestiricilerin özellikleri parametre için güven aralıkları hipotez testleri uyum testleri basit regresyon


Sıra Çıktı

1 Rasgele değişkenlerin fonksiyonlarını çözebilir.

2 Örneklem dağılımlarını kavrayıp kullanabilir.

3 Nokta kestirimi hesaplayabilir.

4 Aralık kestirimi hesaplayabilir.

5 Diğer disiplinler ile ilişkisini yazabilir.





Ders 14 4 240 56




Final 1 5 300 5

Toplam Yük 108



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Rasgele değişkenlerin fonksiyonları

2 Rasgele değişkenlerin fonksiyonları (Devam)

3 Örneklem dağılımları

4 Örneklem dağılımları (Devam)

5 Karar teorisi

6 Karar teorisi (Devam)

7 Nokta kestirimi

8 Ara sınav haftası

9 Nokta kestirimi

10 Aralık kestirimi

11 Hipotez testi

12 Hipotez testi (Devam)

13 Regresyon ve korelasyon

14 Regresyon ve korelasyon (Devam)

Dersin Kaynakları


Diğer Kaynaklar

Mathematical Statistics with Aplications, Wackerly,Mendenhall,Scheaffer Matematiksel İstatistik,Doç.Dr.Cevdet Cerit



Ara Sınav1 1 30

Ödev/Sunum 6 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Bilgisayar Programlama II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Bilgisayar Programlama II

Dersin İngilizce Adı Computer Programming II



İST204 3 0 1 5

Dersin Amacı Bu dersin amacı lisans öğrencilerinin istatistiksel programlama ve grafikler için R kullanabilmelerini sağlamaktır.

Dersin İçeriği R Programı tanıtımı, Fonksiyon Geliştirme, Grafikler, İstatistiksel Uygulamalar


Sıra Çıktı

1 R programlama dilinin söz dizimi kurallarını tanımlayabilme,

2 Farklı veri tiplerini uygun olarak kullanabilme,

3 Verileri görselleştirme ve grafikler için uygun fonksiyonları kullanabilme

4 Kontrol yapılarını kullanabilme

5 İstatistiksel yöntemler için fonksiyonlar oluşturabilme

6 R fonksiyonlarını kullanarak temel istatistiksel analizleri yapabilme

7 R ile bir Monte Carlo benzetim çalışması yapabilme





Ders 14 4 240 56


Kısa Sınav 1 5 5 300 25

Uygulama 1 5 5 300 25

Final 1 6 360 6

Toplam Yük 118



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 R ortamı, Veri yapıları, vector, logical vector, factor

2 Veri yapıları; matrix, data.frame, list, array

3 Veri alış‐verişi, veri manipülasyonu

4 Hazır fonksiyonlar, matematik, tanımlayıcı istatistik, metin fonksiyonları

5 Temel grafik fonksiyonları

6 Olasılık ve dağılımlar

7 Rassal veri, yoğunluk ve dağılım fonksiyonları

8 Arasınav, Kontrol yapıları, koşullu ifadeler, seçme ve eşleştirme

9 Kontrol yapıları, Döngüler, vektörel hesaplamalar, apply ailesi

10 Fonksiyonlar, kullanıcı tanımlı fonksiyonlar, kapsam, değişkenler, argümanlar

11 Hata ayıklama ve sürdürme

12 İleri grafikler; lattice paketi, ggplot2 paketi

13 Monte Carlo benzetim çalışması

14 R paketi geliştirme

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı

Ders Notları, Braun W.J., Murdoch D.J., A First Course in Statistical Programming with R, Cambridge, 2009. Matloff N., The Art of R programming, 2011.

Diğer Kaynaklar

Jones, O., Maillardet, R., & Robinson, A. (2014). Introduction to scientific programming and simulation using R. CRC Press. Kabacoff, R. (2011). R in Action: Data Analysis and Graphics with R. Manning Publications Co.



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 5 10

Uygulama1 5 10

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

İstatistik Laboratuvarı II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İstatistik Laboratuvarı II

Dersin İngilizce Adı Statistical Laboratory II



İST206 1 1 0 3

Dersin Amacı İST102 ve İST104 derslerinde öğrenilen olasılık ve istatistik bilgilerinin bilgisayar ortamında uygulamalı örneklerle pekiştirilmesi ve özümsenmesi.

Dersin İçeriği Örnekleme, parametre tahmini ve hipotez testi uygulamaları, veri ve çözümleme yöntemleri ilişkileri, istatistik çözümleme, sonuç çıkarımı ve yorumlama çalışmaları.


Sıra Çıktı

1 Betimsel istatistikleri hesaplayabilme ve yorumlayabilme.

2 Örneklem dağılımlarını elde edebilme.

3 Kitle parametrelerinin nokta veya aralık tahminlerini elde edebilme.

4 Kitle parametrelerine ilişkin hipotezler kurup, hipotezleri test edebilme.

5 Veri setlerinin istatistiksel analizini yapabilme.





Ders 14 3 180 42

Sınıf Dışı Çalışma 14 1.5 120 21



Final 1 5 300 5

Toplam Yük 76



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Rasgele örneklem ve temel istatistikler, beklenen değer, varyans.

2 Örneklem ortalaması istatistiği ve olasılık dağılımı.

3 Tek veya iki kitle için kitle ortalamasının tahmini ve güven aralığı.

4 Örneklem varyansı istatistiği ve olasılık dağılımı.

5 Tek veya iki kitle için kitle varyansının tahmini ve güven aralığı.

6 Örneklem oranı istatistiği ve olasılık dağılımı.

7 Tek veya iki kitle için kitle oranının tahmini ve güven aralığı.

8 Arasınav ve arasınav öncesi tekrar.

9 Kitle ortalaması için hipotez testi.

10 Kitle varyansı için hipotez testi

11 Kitle oranı için hipotez testi

12 Kovaryans ve korelasyon uygulamaları.

13 Korelasyon katsayısının tahmini ve hipotez testi.

14 Gerçek veri setlerinin istatistiksel analizi.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Ders notları.

Diğer Kaynaklar

Öztürk,F.,Özbek,L. Ve Kaya,M.F.(1993).İstatistik Laboratuvarı I Kitapçığı, Ankara Öztürk F. (2011). Olasılık ve İstistiğe Giriş I,Gazi Kitabevi, Ankara Öztürk,F.(2011). Olasılık ve İstistiğe Giriş II,Gazi Kitabevi, Ankara Erdem,İ.(2012). Matematiksel İstatistik, Seçkin Kitabevi,Ankara



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 7 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Analiz IV Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Analiz IV

Dersin İngilizce Adı Analysis IV



MAT202 4 2 0 7

Dersin Amacı Çok katlı integral, eğrisel integral ve yüzey integralleri kavramlarını uygulamaları ile öğretmek

Dersin İçeriği

İki katlı integrallere giriş, İki katlı integral hesaplama, İki katlı integralde değişken değişimi, İki katlı integralin uygulamaları, Üç katlı integraller, Üç katlı integralin uygulamaları, Üç katlı integralde değişken değişimi, Eğrisel integraller, Green Teoremi, Yüzey integralleri, Yüzey integrallerinin uygulamaları, Diverjans, Stokes Teoremleri ve uygulamaları


Sıra Çıktı

1 Çok katlı integral almayı kavrar

2 İntegral yardımıyla alan, hacim, ağırlık merkezi hesaplamalarını yapabilir

3 Eğri üzerinden integral almayı kavrar

4 Yay uzunluğu hesabını kavrar

5 Yüzey üzerinden integral almayı kavrar





Ders 14 6 360 84




Final 1 2 120 2

Toplam Yük 186



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 İki katlı integrallere giriş

2 İki katlı integral hesaplama

3 İki katlı integralde değişken değişimi

4 İki katlı integralin uygulamaları

5 Üç katlı integraller

6 Üç katlı integrallerde değişken değişimi

7 Üç katlı integralde uygulamaları

8 Ara sınav, Üç katlı integral uygulamaları (Devam)

9 Eğrisel integraller

10 Eğrisel integrallerin temel teoremleri

11 Eğrisel integrallerin uygulamaları

12 Yüzey integralleri

13 Yüzey integrallerinin uygulamaları

14 Diverjens teoremi, Stokes teoremi ve uygulamaları

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı

ADAMS, R. A., Calculus: A complete course, Addison‐Wesley Publishers Limited, CANADA, 1995 Calculus with Analytic Geometry; Richard A. Silverman Calculus, Thomas‐ Finney Addison‐Wesley , 1998

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 40

Toplam 40


Final 1 60

Toplam 60



Toplam 100

Lineer Cebir Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Lineer Cebir

Dersin İngilizce Adı Linear Algebra



İST220 3 1 0 6

Dersin Amacı Vektör Uzaylarında Baz ve Boyut, Lineer Dönüşümler ve Uygulamaları, İç Çarpım Uzaylarını öğretmek.

Dersin İçeriği Öz değerler, Öz vektörler, Köşegenleştirme, Vektör uzayları, Lineer dönüşümler, İç çarpım uzayları.


Sıra Çıktı

1 Neden vektör uzayı kavramının tanımlandığını, bu konularla ilgili bazı problemlere bir cebirsel yaklaşım verebilmeyi öğrenir.

2 İç Çarpım uzayları sayesinde herhangi bir reel vektör uzayında nasıl geometrik hesaplamalar yapılabildiğini öğrenir.

3 Lineer dönüşümlerin bilgisayar uygulamalarında nasıl kullanıldığı hakkında bilgi edinir.





Ders 14 4 240 56



Kısa Sınav 1 1 0,5 30 0,5

Kısa Sınav 2 1 0,5 30 0,5

Ödev 4 6 360 24

Final 1 2 120 2

Toplam Yük 155



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Vektör Uzayları ve Alt Vektör Uzayları

2 Matrisin Rankı

3 Matrisin Sıfır Uzayı

4 Lineer Dönüşümler

5 Lineer Dönüşümün Rankı ve Lineer Dönüşümün Çekirdeği

6 Lineer Dönüşümün Matrisi

7 İç Çarpım

8 Arasınav, İç Çarpım (devam)

9 İç Çarpım Uzayları

10 Vektörel Çarpım

11 Özdeğerler ve Özvektörler

12 Özuzaylar ve Köşegenleştirme

13 Köşegenleştirme

14 Dual Uzaylar

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Lineer Cebir, Hasan Hilmi Hacısalihoğlu, Gazi Üniversitesi Yayınları. Lineer Cebir, Arif Sabuncuoğlu, Nobel yayınları, 2008.

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 35

Kısa Sınav 1 1 7

Kısa Sınav 2 1 8

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Diferansiyel Denklemler II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Diferansiyel Denklemler II

Dersin İngilizce Adı Differential Equations II

Dersin Türü Teknik Seçmeli (II)


MAT212 2 1 0 5

Dersin Amacı Diferansiyel denklemler I dersinin devamı olan bu dersin amacı değişik tipteki denklemleri ve çözüm yöntemlerini incelemektir.

Dersin İçeriği

Yüksek mertebeden lineer adi diferansiyel denklemler(temel tanım ve teoremler) Sabit katsayılı homojen lineer adi diferansiyel denklemler: türev operatörü, çözüm yöntemi Sabit katsayılı homojen lineer adi diferansiyel denklemler: türev operatörü, çözüm yöntemi Sabit katsayılı homojen olmayan diferansiyel denklemler: belirsiz katsayılar yöntemi Sabit katsayılı homojen olmayan diferansiyel denklemler: ters operator yöntemi Sabit katsayılı homojen olmayan diferansiyel denklemler: parametrelerin değişimi yöntemi Sabit katsayılı homojen olmayan diferansiyel denklemler: genel tekrar Yüksek mertebeden değişken katsayılı lineer diferansiyel denklemler: mertebe düşürme yöntemi Yüksek mertebeden değişken katsayılı lineer diferansiyel denklemler: parametrelerin değişimi Sabit katsayılı hale dönüştürülebilen denklemler Bazı pratik ve özel yöntemler


Sıra Çıktı

1 Yüksek mertebeden adi diferansiyel denklemleri, özelliklerini ve çözüm yöntemlerini bilir.





Ders 14 3 180 42




Final 1 2 120 2

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Dersin ve kaynakların tanıtılması

2 Yüksek mertebeden lineer adi diferansiyel denklemler(temel tanım ve teoremler)

3 Sabit katsayılı homojen lineer adi diferansiyel denklemler: türev operatörü, çözüm yöntemi

4 Sabit katsayılı homojen lineer adi diferansiyel denklemler: türev operatörü, çözüm yöntemi

5 Sabit katsayılı homojen olmayan diferansiyel denklemler: belirsiz katsayılar yöntemi

6 Sabit katsayılı homojen olmayan diferansiyel denklemler: ters operator yöntemi

7 Arasınav, Problem Çözme

8 Sabit katsayılı homojen olmayan diferansiyel denklemler: parametrelerin değişimi yöntemi

9 Sabit katsayılı homojen olmayan diferansiyel denklemler: genel tekrar

10 Yüksek mertebeden değişken katsayılı lineer diferansiyel denklemler: mertebe düşürme yöntemi

11 Yüksek mertebeden değişken katsayılı lineer diferansiyel denklemler: parametrelerin değişimi

12 Sabit katsayılı hale dönüştürülebilen denklemler

13 Bazı pratik ve özel yöntemler

14 Genel tekrar

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Diferansiyel Denklemler 1: Teori ve Problem Çözümleri, Mehmet Sezer, Ayşegül Daşçıoğlu, Dora Yayıncılık

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 40

Toplam 40


Final 1 60

Toplam 60



Toplam 100

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri

Dersin İngilizce Adı Database Management Systems



BM210 3 1 0 5

Dersin Amacı Veritabanı Yönetiminin modernizasyonunu tasarlamak, yazılımlarda gerekl olan veritabanlarının etkin bir şekilde kullanılmasını sağlamaktır.

Dersin İçeriği Veri tabanı sistemlerine giriş. Hiyerarşik, ağ ve ilişkisel veri modelleri. Bağıntı modeli. Bağıntı cebri. Bütünlük. Normalleştirme. SQL sorgulama. Veritabanı tasarımı. Eşzamanlı çalışma. Nesneye dayalı veritabanı. XML veritabanları.


Sıra Çıktı

1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık problemlerde kullanabilme becerisi.

2 Karmaşık problemleri saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.

3 Fen bilimleri ve mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.

4 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.

5 Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık,





Ders 14 4 240 56

Arasınav 1 10 600 10




Uygulama1 1 12 720 12

Final 1 20 1200 20

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Ders Tanıtımı, Veritabanı Sistemleri

2 Veri Modelleri, Varlık Bağıntı Modeli

3 Varlık Bağıntı Modeli Uygulamaları

4 İlişkisel Veri Modeli

5 Genişletilmiş Varlık Bağıntı Modeli, İlişkisel Cebir

6 Yapısal Sorgulama Dili (SQL), Temel SQL(DML)

7 Yapısal SQL Komutları (DDL)

8 Arasınav, T‐SQL

9 T‐SQL

10 T‐SQL (Devam)

11 Normalizasyon, Başarım İyileştirme

12 Veritabanı Güvenliği, Diğer Veritabanı Modelleri

13 Saklı Yordamlar

14 Fonksiyonlar, Tetikleyiciler, İmleçler

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Carlos Coronel, Steven Morris, and Peter Rob, Database Systems: Design, Implementation, and Management, Cengage Learning.

Diğer Kaynaklar

Veri Tabanı Yönetim Sitemleri I‐II, Turgut ÖZSEVEN



Ara Sınav 1 20

Kısa Sınav1 1 4

Kısa Sınav2 1 6

Ödev /Sunum 4 10

Uygulama1 1 10

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Kesikli Matematiksel Yapılar Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Kesikli Matematiksel Yapılar

Dersin İngilizce Adı Discrete Mathematical Structures



BM104 4 0 0 5

Dersin Amacı

Matematik ve bilimin akıl yürütme yolu ile çözülebilecek birçok probleminin çözümüne yönelik kültürü, bilgiyi kazandırmak. Çözüme götürücü model ve benzeşimleri kullanma, gerektiğinde graf ve ağaç gibi yapıları oluşturarak çözüm arama, algoritma oluşturma ve performansını değerlendirme yeteneği kazandırmak.

Dersin İçeriği

Önermeler cebri. İspat yöntemleri, matematiksel tümevarım. İlişkiler, gösterimleri eşdeğerlik ilişkileri. Algoritmalar ve analizleri, yineleme algoritmaları. Yineleme bağıntıları, çözümleme, algoritma analizine uygulama. Yönlü ve ağırlıklı graflar. Euler çevrimi. Ağaçlar, tanımlar ve ilişkiler. Örten ağaçlar, Huffman ağacı, ikili ağaçlar, karar ağaçları.


Sıra Çıktı

1 Mantıksal çıkarım sistematiklerini ve ispat yöntemlerini kullanmayı öğrenir.

2 Eşdeğerlik ilişkileri ve bilgisayar bilimlerinde kullanmayı öğrenir.

3 Özyinelemeli bağıntıları ve algoritmarı uygulamayı öğrenir.

4 Uygun problemleri graf ve ağaç yapıları oluşturarak çözebilir.





Ders 14 4 240 56

Arasınav 1 5 300 5



Final 1 5 300 5

Toplam Yük 126



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Matematiksel Mantık ve Küme Teorisine Bakış.

2 Matematiksel Mantık.

3 Argümanlar ve sonuç çıkarma kuralları.

4 Yüklemler ve Niceleyiciler

5 Matematiksel Sistemler, Doğrudan ispatlar ve karşıt örnek kavramı.

6 Matematiksel indüksiyon ve uygulamaları.

7 Fonksiyonlar ve diziler.

8 Arasınav, Bağıntılar

9 Eşdeğerlilik ilişkileri ve bağıntıların matris gösterimi.

10 Algoritmalara giriş.

11 Özyinelemeli bağıntılar ve çözümü.

12 Graf teorisine giriş. Yönlü ve yönsüz graflar.

13 Ağaçlara giriş.

14 Ağaçların uygulamaları. Huffman kodu ve ikili arama ağacı.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Discrete Mathematics, R. Johnsonbaugh VII. Ed. 2009 Discrete Mathematics and Its Applications, K.H. Rosen VI. Ed. 2007

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav 1 35

Ödev/Sunum 6 5

Toplam 40


Final 1 60

Toplam 60



Toplam 100

İstatistiksel Paket Programlarla Veri Analizi II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İstatistiksel Paket Programlarla Veri Analizi II

Dersin İngilizce Adı Data Analysis with Statistical Package Programs II



İST210 3 0 1 5

Dersin Amacı SAS, SPSS, Minitab, Systat, Statistica, Stata gibi programlardan birisini tanıtmak ve örnek çözümler vermek. Giriş ve ileri düzeydeki istatistik eğitiminde istatistik paket programlarından yararlanılmasını sağlamak.

Dersin İçeriği

Paket program menüleri, Paket programlarda veri girişi ve türetimi, Tabloların oluşturulması ve grafik çizimi, Betimsel istatistiklerin hesaplanması, parametrik testler, parametrik olmayan testler, Regresyon korelasyon analizleri, Çok Değişkenli İstatistiksel Teknikler


Sıra Çıktı

1 Öğrenciler günümüzde araştırmacıların ve istatistikçilerin sahip olması gereken en az bir paket programını etkin bir biçimde kullanabilme yeteneğini kazanacaktır

2 Öğrenciler paket program menüleri, paket programlarda veri girişi ve türetimi, tabloların oluşturulması ve grafik çizimini öğreneceklerdir

3 Öğrenciler betimsel istatistikleri hesaplamayı öğreneceklerdir

4 Öğrenciler parametrik ve parametrik olmayan testleri öğrenecekler ve uygulayabileceklerdir

5 Öğrenciler regresyon‐korelasyon analizlerini öğreneceklerdir

6 Öğrenciler çok değişkenli istatistiksel teknikleri öğreneceklerdir





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5

Uygulama1 8 5 300 40

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 126



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 İstatistik paket programlarının menülerinin tanıtılması

2 Veri girişi, teorik dağılımlardan veri türetimi

3 Frekans,çapraz ve çok boyutlu tabloların oluşturulması

4 Çeşitli tipteki grafiklerin çizimi

5 Betimsel istatistiklerin hesaplanması, Parametrik tek ve iki örnek testleri

6 Tek ve iki yönlü varyans analizi

7 Çoklu karşılaştırma Testleri

8 Arasınav, Parametrik olmayan testler, tek örnek testleri(binomial ve işaret testi)

9 Parametrik olmayan testler, Bağımlı iki örnek testleri( Wilcoxon ve Mc Nemar testi)

10 Parametrik olmayan testler, Bağımsız iki örnek testleri (Mann Whitney U ve K‐S testleri

11 Parametrik olmayan testler, İkiden fazla örnek testleri

12 Faktör Analizi

13 Ayırma Analizi

14 Kümeleme Analizi

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı

ÖZDAMAR Kazım.”Paket programlar ile İstatistiksel veri analizi I”/ GÜRSAKAL Necmi.”Bilgisayar uygulamalı istatistik I”, “Bilgisayar uygulamalı istatistik II”, FIELD Andy.”Discovering Statistics Using SPSS for Windows”,Sage Publications

Diğer Kaynaklar

Özdamar Kazım. İstatistiksel Paket Programlar ile Veri Analizi‐ 2. 7. bs., Eskişehir, Kaan Kitabevi, 2009.



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 4 10

Uygulama1 8 10

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Örnekleme I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Örnekleme I

Dersin İngilizce Adı Survey Sampling I



İST301 3 1 0 5

Dersin Amacı Örnekleme kavramlarının ve mantığının tanımı ile tüm yerine birimlerin bir kısmını incelemenin yararları, bilginin nasıl elde edileceği ve bu bilgiyi elde ederken yapılan hata ve maliyetin tanıtılması

Dersin İçeriği

Anakütleden elde edilemeyen verileri örnekleme yardımıyla toplayarak sonuçlara ulaşmak. Temel örnekleme yöntemleri tahminler anlatılacak, ortalama toplam ve oran hesapları için örnekleme tekniklerine göre güven aralıkları hesaplanacaktır.


Sıra Çıktı

1 Öğrenci örneklem kavramını bilir. Basit rasgele örneklem seçme becerisine sahip olur.

2 Öğrenci parametre ve istatistik tanımlarını bilir. Parametre ve istatistik ayrımını yapabilir.

3 Öğrenci Parametreler için tahminlerde bulunur‐Toplam, ortalama ve oran için güven aralıklarının hesaplanması yapar.

4 Öğrenci standart hata tanımını bilir ve hesaplamasını yapar

5 Öğrenci örneklem için kullanılan duyarlılık ve kesinlik kavramlarını bilir ve hesaplar.





Ders 14 2 120 28


Kısa Sınav 1 7 5 300 35

Final 1 5 300 5

Toplam Yük 73



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Temel kavramlar ve temel örnekleme ilkeleri

2 Olası olmayan örnekleme yöntemleri, kullanım yerleri

3 Olası olmayan örneklemeye ilişkin uygulamalar

4 Olası örnekleme yöntemlerine giriş: basit tesadüfi örnekleme

5 İstatistik‐parametre kavramları ayırımı ve parametre tahmin edicilerinde aranılan özellikler

6 Örnek ortalamalarının örnekleme dağılımı, standart hata kavramı.

7 Standart hatanın hesabında örnekleme oranının gözönüne alınması. Ana kütle ortalaması ve medyan için hipotez testleri ve güven sınırlarının bulunması

8 Arasınav, Tekrar ve örnek çözümleri

9 Ortalama, toplam ve medyana ilişkin uygulamalar

10 Örnek s2’ lerinin örnekleme dağılımı. Ana kütle varyansı için güven sınırları.

11 Örnek ve ana kütle bağıl frekansının tanımı. P’ nin örnekleme dağılımının beklenen değer ve standart hatası.

12 P için güven sınırlarının saptanması ve süreklilik düzeltmesi yapılmamış ve yapılmış güven sınırlarının karşılaştırılması

13 Basit tesadüfi örnekleme dışındaki Örnekleme Yöntemlerine bir bakış

14 Basit tesadüfi örnekleme dışındaki Örnekleme Yöntemlerine bir bakış (Devam)

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Ders Notları, Taro Yamane , “ Elementary Sampling Theory” , Prentice Hall.

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 7 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Regresyon Analizi Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Regresyon Analizi

Dersin İngilizce Adı Regression Analysis



İST303 3 1 0 5

Dersin Amacı İstatistiksel çözümleme yöntemlerinden biri olan regresyon çözümlemesini öğrencilere detaylı olarak aktarmaktır.

Dersin İçeriği

Regresyon kavramı, Regresyon verileri ve türleri, Basit doğrusal regresyon çözümlemesi, Varsayımlar, Güven aralıkları ve hipotez testleri, İlişki kavramı, Çoklu doğrusal regresyon çözümlemesi, Varsayımlar, Güven aralıkları ve hipotez testleri, İlişki kavramı, Göstermelik değişkenler, Artıklar ve aykırı değerler, Değişen varyanslılık, İlişkili hatalar, Normal dağılmama, Çoklu bağlantı, En iyi model seçimi, Bilgisayar uygulamaları


Sıra Çıktı

1 Regresyon kavramını öğrenir.

2 Regresyon verileri ve türleri hakkında bilgi sahibi olur.

3 Basit doğrusal regresyon çözümlemesi yapabilir.

4 Basit doğrusal regresyon çözümlemesi için güven aralığı, hipotez testi ve ilişki hesaplayabilir ve yorumlayabilir.

5 Çoklu doğrusal regresyon çözümlemesi yapabilir.

6 Çoklu doğrusal regresyon çözümlemesi için güven aralığı, hipotez testi ve ilişki hesaplayabilir ve yorumlayabilir.

7 Varsayımları inceleyebilir.

8 En iyi regresyon modelini elde edebilir.

9 Öğrendiği konuları istatistiksel paket programını kullanarak uygulayabilir ve elde ettiği sonuçları yorumlayabilir.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Regresyon kavramı. Regresyon verileri ve türleri

2 Basit doğrusal regresyon çözümlemesi, model, varsayımlar. Güven aralıkları ve hipotez testleri. İlişki kavramı

3 Uygulama

4 Çoklu doğrusal regresyon çözümlemesi, model, varsayımlar. Güven aralıkları ve hipotez testleri. İlişki kavramı

5 Uygulama

6 Göstermelik değişkenler

7 ARA SINAV

8 Artıklar ve aykırı değerler

9 Uygulama

10 Varsayım bozulumları. Değişen varyanslılık. İlişkili hatalar. Normal dağılmama

11 Uygulama

12 Çoklu bağlantı

13 Uygulama

14 En iyi model seçimi, Seçim ölçütleri, Adımsal yöntemler, İleriye doğru seçim, Geriye doğru çıkarma, Adımsal regresyon

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Myers R.H., 1990, Classical and Modern Regression with Applications, Boston.

Diğer Kaynaklar

Draper N.R., Smith H., 1998, Applied Regression Analysis, John Wiley and Sons, New York.



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Zaman Serileri Analizi I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Zaman Serileri Analizi I

Dersin İngilizce Adı Time Series Analysis I



İST305 3 1 0 5

Dersin Amacı

Lisans, Yüksek Lisans öğretimi içerisinde gerekli teorik alt yapıyı oluşturmak, Kamu ve Özel Sektörde karşılaşabilecekleri zaman serilerini modelleme, bu modellerden istatistiki sonuç çıkarımların nasıl yapılacağının öğrencilere verilmesi.

Dersin İçeriği

Endeks Sayıları: Fiyat Endeksi ve Miktar Endeksi,Ayrışım modelleri : Eğilim,Mevsimsel dalgalanmalar, konjonktürel dalgalanmalar; Rastgele Dalgalanmalar, Trend Öngörü Yöntemleri: Grafik Yöntemi,Yarım Ortalamalar Yöntemi; Hareketli Ortalama Yöntemi; En Küçük Kareler Yöntemi,Mevsimsel dalgalanmaları Belirleme Yöntemleri,Mevsimsel dalgalanmaları Belirleme Yöntemleri Basit Ortalama Yöntemi; Zincir Oran Yöntemi,Basit Ortalama Yöntemi; Zincir Oran Yöntemi,ARIMA Modelleri: Durağan ve Durağan olmayan modeller içeriği; Box‐Jenkins Yöntemi.


Sıra Çıktı

1 Zaman serilerini tanımlayabilir.

2 Mevsimsel dalgalanmaları tespit edip, çözebilir.

3 Zaman serileri için uygun yöntem uygular.

4 Basit ortalama yöntemi; zincir oran yöntemini bilir.

5 Yarım ortalamalar yöntemi; hareketli ortalama yöntemi, en küçük kareler yöntemini bilir ve uygular.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Endeks Sayıları: Fiyat Endeksi ve Miktar Endeksi

2 Ayrışım modelleri: Eğilim

3 Mevsimsel dalgalanmalar, konjonktürel dalgalanmalar; Rastgele Dalgalanmalar

4 Trend Öngörü Yöntemleri: Grafik Yöntemi

5 Yarım Ortalamalar Yöntemi; Hareketli Ortalama Yöntemi; En Küçük Kareler Yöntemi

6 Yarım Ortalamalar Yöntemi; Hareketli Ortalama Yöntemi; En Küçük Kareler Yöntemi

7 ARA SINAV

8 Mevsimsel dalgalanmaları Belirleme Yöntemleri

9 Mevsimsel dalgalanmaları Belirleme Yöntemleri Basit Ortalama Yöntemi; Zincir Oran Yöntemi

10 Basit Ortalama Yöntemi; Zincir Oran Yöntemi

11 Basit Ortalama Yöntemi; Zincir Oran Yöntemi

12 ARIMA Modelleri: Durağan ve Durağan olmayan modeller içeriği; Box‐Jenkins Yöntemi.



Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Akdi, Yılmaz (2003). Zaman Serileri Analizi , Bıçaklar Kitabevi, Ankara #Fuller, Wayne (1996). Introduction to Statistical Time Series , Wiley.

Diğer Kaynaklar

Brocklebank, J ve David A. Dickey (1986). SAS System for Forecasting Time Series , SAS Institute, Inc.



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Toplam Kalite Yönetimi Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Toplam Kalite Yönetimi

Dersin İngilizce Adı Quality Management

Dersin Türü Teknik Seçmeli (III)


İST313 3 1 0 5

Dersin Amacı Kalite ve Toplam Kalite Yönetimi konusunda genel kültür edinilmesi ve Toplam Kalite Yönetimi Uygulama Süreci ve Kalite Yöntemleri konusunda bilgilendirilmesi

Dersin İçeriği

Kalite Kavramı ve Kalite Yönetiminin Tarihsel Gelişimi, Toplam Kalite Yönetimi (TKY)? nin Temel Unsurları ve Amaçları, Sürekli Gelişim (Kaizen), Kalite Kontrol Çemberleri, İstatistiksel Kalite Kontrol Teknikleri (Temel İstatistik Teknikler), Toplam Kalite Yönetiminin Uygulama Süreci: Stratejik Planlama, Benchmarking (Kıyaslama), JIT (Just‐In‐Time), Kanban, Poka‐Yoke, Kalite Güvence Sistemi ve ISO 9000 Standartları, Altı Sigma Metodolojisi.


Sıra Çıktı

1 Kalite kavramını açıklar.

2 Kalitenin boyutların tanımlar ve kalite maliyetlerini açıklar.

3 Toplam Kalite Yönetimi (TKY) kavramını açıklar.

4 TKY'nin Temel Unsurları ve Amaçlarını anlar.

5 Sürekli Gelişimi (Kaizen) anlar.

6 Kalite Kontrol Çemberlerini anlar.

7 TKY'de Stratejik Planlama yapar.

8 Benchmarking (Kıyaslama), JIT (Just‐In‐Time), Kanban ve Poka‐Yoke kavramlarını öğrenir.

9 Kalite Güvence Sistemi ve ISO 9000 Standartlar Serisini anlar.

10 Altı Sigma Metodolojisini anlar.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Kalite Kavramı, Kalite Tanımları ve Kalite Kavramının Tarihsel Gelişimi

2 Kalite Boyutları, Kalite Maliyetleri

3 Toplam Kalite Yönetimi (TKY), TKY?nin Temel Unsurları ve Amaçları, TKY?ye Katkısı Olan Önemli Kalite Uzmanları ve Görüşleri, TKY ile İlgili Bazı Temel Kavramlar

4 Sürekli Gelişim (Kaizen), Kalite Kontrol Çemberleri

5 İstatistiksel Kalite Kontrol Teknikleri (Temel İstatistik Teknikler), Süreç Akış Şeması, Çetele Diyagramı, Histogram, Pareto Diyagramı

6 Neden‐Sonuç Diyagramı (Balık Kılçığı Diyagramı), Gruplandırma, Dağılma (Serpilme) Diyagramı, Kontrol Kartları

7 Ara Sınav

8 Toplam Kalite Yönetiminin Uygulama Süreci: Stratejik Planlama, SWOT Analizi, Misyon, Vizyon, Değerler

9 Stratejik Amaçlar, Stratejik Hedefler

10 Benchmarking (Kıyaslama)

11 JIT (Just‐In‐Time), Kanban, Poka‐Yoke

12 Kalite Güvence Sistemi, ISO 9000 Standartları

13 Altı Sigma Metodolojisi

14 Altı Sigma Metodolojisi

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Ahmet Yatkın; Toplam Kalite Yönetimi, Nobel Akademik Yayıncılık, 2014.

Diğer Kaynaklar

İrfan Ertuğrul; Toplam Kalite Kontrol: Kalite Güvenliği ve ISO 9000 Standartları Toplam Kalite Yönetimine İlişkin Bir İşletme Uygulaması, Ekin Yayınları, Bursa, 2014.



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Biyoistatistik Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Biyoistatistik

Dersin İngilizce Adı Biostatistics



İST309 3 1 0 5

Dersin Amacı

Öğrencilerin, önceki bilgilerden yararlanarak, istatistiksel veri analizi konusunda kendi kendinin yeterliliğini göstermek ve sağlık bilimleri, tıp, biyoloji ve çevre konularındaki sorunları istatistiksel yöntemlerden yararlanarak çözüm aramak ve disiplinler arası çalışmalara özendirmektir.

Dersin İçeriği

Biyoistatistiğe giriş, tanımlar, konum ve değişim ölçüleri, Parametrik ve parametrik olmayan tek örneklem iki örneklem Hipotez testleri, Varyans Analizi, Regresyon, Sağlık ve nüfus alanına özel Göstergeler ve İstatistiksel Yöntemler, Yaşam tablosu ve Nüfus piramidi, Tanı Testleri, Yaşam Verilerinin Çözümlemesi, Cox Regresyon, Likert türü anketler, Meta Analizi


Sıra Çıktı

1 Verilerin analizlerine ilişkin uygun istatistiki analiz yöntemlerine karar verebilir.

2 Teorik İstatistik ve uygulamalı istatistik alanlarında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilir.

3 Neden‐Sonuç ilişkilerinin istatistiksel analizler yardımı ile çözümlemesini yapabilir.

4 Tıpta, yaşamsal verilerin analizini çözümleyebilir.

5 Bilimsel bulguların/kararların geçerlik ve güvenirlik analizleri ve tanı testlerini çözümleyebilir.

6 Uygulamalı İstatistik ile ilgili konularda strateji, politika ve planlar geliştirebilir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirip, uygulayabilir.

7 İstatistiksel veri çözümleme paketlerinden en az birisinin işlevlerini, menülerini, veri girişlerini ve uygulamasını en iyi şekilde kullanabilir ve yapabilir.

8 Çalışma alanındaki sorunları tanımlayabilir, analiz edebilir ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilir.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Biyoistatistiğe giriş, tanımlar, konum ve değişim Ölçüleri, Aritmetik ortalama, Tepe değeri, Ortanca, Varyans, Standart sapma, Standart hata

2 Parametrik ve parametrik olmayan hipotez testleri, Kitle ortalaması için tek örneklem hipotez testleri, Kitle varyansı için tek örneklem hipotez testi, Kitle oranı için tek örneklem hipotez testi

3 Bir yönlü varyans analizi ve uygulamaları, İki yönlü varyans analizi ve uygulamaları

4 Basit regresyon ve uygulamaları, Çoklu regresyon ve uygulamaları

5 Lojistik regresyon ve uygulamaları

6 Sağlık ve nüfus alanına özel göstergeler ve istatistiksel yöntemler, Oran ve hız, Nüfus istatistikleri(nüfus artış hızı, nüfus yoğunluğu v.s.), Hayati istatistikler(evlenme, boşanma ve intihar oranı v.s.), Doğurganlık ölçümü

7 Ara sınav

8 Yaşam tablosu ve nüfus piramidi, Yaşam tablosu için temel fonksiyonlar, Yaşam tablosunu oluşturma aşamaları ve uygulaması, Nüfus piramidinin amacı ve uygulaması

9 Tanı Testleri, Duyarlılık, özgüllük, doğruluk, yanlış pozitif ve negatif oranı v.s., Mc Nemar testi ve Youden indeksi, Kappa katsayısı

10 Odds ve genelleştirilmiş odds oranı, Mantel‐Haenszel birleştirilmiş odds oranı, ROC eğrisi

11 Yaşam verilerinin çözümlemesi, Yaşam verisi, Yaşam tablosu yöntemi, Kaplan‐Meier yöntemi

12 Cox regresyon ve uygulaması

13 Likert türü anketlerin değerlendirilmesi, Geçerlilik ve güvenirlik analizi

14 Meta Analizi ve Uygulamaları

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı D.E.Matthews and V.T.Farewell, 1996 , Using and Understanding Medical Statistics?, Newyork.

Diğer Kaynaklar

Özdamar, K., 1999; Tıp, Biyoloji, Eczacılık ve Diş Hekimliği Öğrencileri için SPSS ile Biyoistatistik, Kaan Kitabevi, Eskişehir



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

İstatistiksel Yazılımlar I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı İstatistiksel Yazılımlar I

Dersin İngilizce Adı Statistical Software I



İST325 3 0 1 5

Dersin Amacı Öğrencilerin farklı istatistiksel hazır yazılımlar hakkında farkındalığını sağlamak ve teorik eğitimini aldığı istatistiksel analizleri MINITAB paket programında kullanabilmelerini sağlamaktır.

Dersin İçeriği

Minitab Programına Giriş: Programın kurulumu ve çalıştırılması. Minitab Ana Menüleri: File ve Edit menüleri. Minitab Ana Menüleri: Data ve Calc menüleri, Minitab Ana Menüleri: Editor ve Tools menüleri. EDIT menüsü. Verilerin İşlenmesi: Veri dosyalarının parçalanması ve birleştirilmesi, satır‐sütun işlemleri. Rassal veri türetimi. Matris girişi ve işlemleri. Graph menüsü ve grafik çizimleri. Zaman serisi grafiklerinin çizilmesi. Stat Menüsü: Belirtici istatistiklerin hesaplanması. Frekans serileri ve çapraz tabloların oluşturulması. Parametrik Testler: z ve Student‐t testleri, Normallik varsayımının denetlenmesi. Parametrik Testler: Tek‐yönlü varyans analizi.


Sıra Çıktı

1 İstatistiksel hazır yazılımların yeterliliğini sorgulayabilecek ve MINITAB paket programını çalıştırıp, menülerini kullanabilecektir.

2 Teorik eğitimini aldığı istatistiksel analizleri MINITAB paket programında kullanabilecektir.

3 MINITAB paket programından elde ettiği sonuçları raporlama için kullanabilecektir.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Minitab Programına Giriş: Programın kurulumu ve çalıştırılması.

2 Minitab Ana Menüleri: File ve Edit menüleri.

3 Minitab Ana Menüleri: Data ve Calc menüleri

4 Minitab Ana Menüleri: Editor ve Tools menüleri.

5 EDIT menüsü

6 Verilerin İşlenmesi: Veri dosyalarının parçalanması ve birleştirilmesi, satır‐sütun işlemleri.

7 Ara sınav

8 Rassal veri türetimi. Matris girişi ve işlemleri.

9 Graph menüsü ve grafik çizimleri.

10 Zaman serisi grafiklerinin çizilmesi.

11 Stat Menüsü: Belirtici istatistiklerin hesaplanması.

12 Frekans serileri ve çapraz tabloların oluşturulması.

13 Parametrik Testler: z ve Student‐t testleri, Normallik varsayımının denetlenmesi.

14 Parametrik Testler: Tek‐yönlü varyans analizi.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı K. Özdamar, 2013; Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi, Nisan Kitapevi

Diğer Kaynaklar

Özdamar, K., 1999; Tıp, Biyoloji, Eczacılık ve Diş Hekimliği Öğrencileri için SPSS ile Biyoistatistik, Kaan Kitabevi, Eskişehir



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Anket Tasarımı ve Çözümlemesi Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Anket Tasarımı ve Çözümlemesi

Dersin İngilizce Adı Survey Design and Analysis

Dersin Türü Seçmeli


İST333 3 1 0 5

Dersin Amacı

Bir araştırmanın sorun saptama aşamasından başlayarak, planlama, uygulama ( veri toplama), istatistiksel yöntemlerle değerlendirme, rapor yazımı aşamasına kadar gerekli olan bilgileri öğrenmektir. Ayrıca sahada gerçek bir uygulama yaparak teorik bilgileri pekiştirilir.

Dersin İçeriği

Giriş, araştırma çeşitleri, temel tanımlar, araştırmalarda istatistik ve örneklemenin önemi, araştırma aşamalar, araştırmalarda veri elde etme yöntemleri, anket yöntemi ile veri elde edilmesi, anket türlerinin karşılaştırılması, soru kağıdının(anketin) hazırlanması, soru kağıdının değerlendirilmesi


Sıra Çıktı

1 Araştırma Yapabilmek İçin Gerekli Olan Veri Toplama Yöntemlerini Öğrenir.

2 Soru Kâğıdı Hazırlayabilir.

3 İstatistiksel Yöntemleri Uygulayan SPSS Paket Programını Öğrenir ve Kullanır.

4 Rapor Yazmayı öğrenir.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Giriş Ve Temel Tanımlar

2 Araştırma Aşamaları

3 Araştırmalarda Veri Elde Etme Yöntemleri

4 Anket Yöntemi İle Veri Elde Edilmesi

5 Anket Türlerinin Karşılaştırılması

6 Soru Kağıdının (Anketin) Hazırlanması

7 Ara Sınav

8 Soru Kağıdının Değerlendirilmesi Amacıyla SPSS Paket Programının Kullanımı

9 Araştırma Konusu Seçimi, Plan Yapılması, Soru Kağıdı Hazırlama

10 Saha Uygulaması ( Soru Kağıdı (Anket) ile veri toplama)

11 Saha Uygulaması ( Soru Kağıdı (Anket) ile veri toplama)

12 Değerlendirme (SPSS uygulaması)

13 Değerlendirme (SPSS uygulaması)

14 Rapor Yazımı ve Sunum

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Arlene, Fink (1995) The Survey Handbook,USA, Sage Pub.

Diğer Kaynaklar

Bourque, L. B. and Fielder, E.P. (1995) How To Conduct Self. Administered and Mail surveys. USA: Sage Publications,



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Örnekleme II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Örnekleme II

Dersin İngilizce Adı Survey Sampling II



İST302 3 1 0 5

Dersin Amacı Araştırmalarda ve saha araştırmalarında kullanılan örnekleme yöntemlerini tanıtmak.

Dersin İçeriği Örnekleme yöntemlerinin incelenmesi: Basit tesadüfi örnekleme, tabakalı örnekleme, sistematik örnekleme, küme örneklemesi


Sıra Çıktı

1 Öğrenci en çok kullanılan bazı örnekleme yöntemlerini öğrenir. Bunlar: Basit tesadüfi örnekleme, tabakalı örnekleme, sistematik örnekleme, küme örneklemesi

2 Öğrenciler öğrenilen örnekleme yöntemleri için parametrelerin tahmincilerini ve güven aralıklarını hesaplar

3 Öğrenciler örnekleme yöntemlerini birbirleri ile karşılaştırır. Bu yöntemlerin farklılıklarını bilir

4 Öğrenciler araştırma konusuna uygun olacak en iyi örnekleme yöntemini seçerek uygular.

5 Öğrenciler kendi araştırmasına uygun düşük maliyetli örnekleme yöntemini bilir ve uygular.





Ders 14 2 120 28



Final 1 5 300 5

Toplam Yük 73



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Basit tesadüfi örnekleme

2 Tabakalı Tesadüfi Örneklemenin ana hatları, toplam, ortalama ve varyansın tahmin edilmesi

3 Örneğin paylaştırılması : Orantılı Paylaştırma ve Optimal Paylaştırma

4 Neyman Paylaştırması ve örnek çapının belirlenmesi

5 Basit Tesadüfi ve Tabakalı Örnekleme Yöntemlerinin karşılaştırılması

6 Basit ve Tabakalı Örnekleme Yöntemleri için karşılaştırmalı çözümler

7 p oranları için Tabakalı Tesadüfi Örnekleme.

8 Arasınav,

9 Sistematik Örneklemenin ana ilkeleri ; Ortalama ve varyansın tahmini

10 Basit Küme Örneklemesi ; ana ilkeler, diğer örnekleme yöntemlerinden farkları

11 Toplam ve varyansın tahmini

12 Konuya ilişkin problemlerin çözümü

13 Yığın ortalamasının tahmini

14 Problem Çözümü

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Ders Notları, Taro Yamane , “ Elementary Sampling Theory” , Prentice Hall.

Diğer Kaynaklar



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 7 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Deney Tasarımı Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Deney Tasarımı

Dersin İngilizce Adı Experimental Design



İST304 3 1 0 5

Dersin Amacı Tek faktörlü deneylere uygun tasarım modellerinin anlatılması.

Dersin İçeriği

Temel istatistiksel kavramlar, hipotez testleri, güven aralıkları, örneklem büyüklüğünün belirlenmesi, sabit etkili varyans analizi modeli, model uygunluğunun testi, varyans analizi için parametrik olmayan yöntemler, rasgele blok tasarımı, latin kare tasarımı, graeco latin kare tasarımı.


Sıra Çıktı

1 Deney tasarımına ilişkin temel kavramları bilir. Deney tasarımı ile ilgili temel kavramları bilir.

2 Varyans analizi ile ilgili teorik bilgiye sahiptir.

3 Varyans analizi ile ilgili paket programları kullanabilir gerçek veri uygulamaları yapabilir.

4 Latin kare tasarımını uygular.

5 Graeco latin kare tasarımını uygular.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Temel istatistiksel kavramlar ve hipotez testi. Güven aralıkları ve örneklem büyüklüğünün seçilmesi

2 Tek faktörlü deneyler. Varyans analizi.

3 Hata kareler toplamı parçalanışı ve model parametrelerinin tahmini.

4 Model yeterliliğinin kontrolü.

5 Sonuçların pratik yorumlanması.

6 Örneklem büyüklüğünün belirlenmesi.

7 Ara sınav

8 Yayılım etkilerinin keşfedilmesi.

9 Varyans analizine regresyon yaklaşımı.

10 Varyans analizi için parametrik olmayan yöntemler.

11 Uygulama.

12 Rasgele blok tasarımı.

13 Latin kare tasarımı .

14 Greaco latin kare tasarımı.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Neter, J. , W. Wasserman and M. H. Kutner (1990). Applied Linear Statistical Models, Homewood

Diğer Kaynaklar

Design and Analysis of Experiments, Douglas C. Montgomery



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Zaman Serileri Analizi II

Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Zaman Serileri Analizi II

Dersin İngilizce Adı Time Series Analysis II



İST306 3 1 0 5

Dersin Amacı

Zaman serilerinin esasları ile ilgili ileri düzeyde bilgi sağlamak. Zaman serisi yöntemlerini istatistiksel yazılımlar kullanarak uygulama becerisi kazandırmak. Zaman serisi çözümlemesi üzerine güncel yaklaşımları ve kuramsal bilgi ile çeşitli alanlardaki pratik uygulamalar arasındaki bağı tanıtmak Uygulamalı hesaplama ve uygulamalı istatistik hakkında bilgi, kavrama ve beceri sağlamak

Dersin İçeriği

Durağan süreçler, özbağlanım ve hareketli ortalama süreçleri, trend, mevsimsellik, modelleme, tahmin ve ileriyi tahmin, spektral çözümleme ve tahmin, Kalman filtrelemesi ve tahmin, yüksek dereceden spektral çözümleme, doğrusal ve/veya Gaussgil olmayan zaman serileri, zayıf ve kesinlikle durağan stokastik süreçler, ergodik ve genel uyum teorisi, zaman ve frekans alanı, spektral parçalara ayırma teorisi, çok değişkenli spektra, durağan olmayan zaman serilerinin tahmini ve yorumlanması.


Sıra Çıktı

1 Daha iyi tahminler yapabilmek için doğru teknikleri uygulamak, eldeki zaman serisinin temel bileşenlerini incelemek.

2 Alternatif modeller arasından en iyisini seçmek.

3 Gelişmiş zaman serisi yöntemlerinin sınıflandırılmasını ve formülasyonunu kavramak.

4 Zaman serisi modellerinin durağanlığını ve karakterini çözümlemek.

5 Zaman serisi çözümlemesini çeşitli alanlarda uygulamak, analiz sonuçlarını yorumlamak ve raporlamak.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Temel Kavramlar, Grafik Araçlar ve Zaman Serisi Örnekleri

2 Regresyon, Trend ve Mevsimsellik

3 Model Değerlendirme Ölçütleri ve Uygun Modelin Seçimi

4 Durağan Modeller

5 Hareketli Ortalama ve Özbağlanımlı Süreçler

6 Spektral Teori ve Filtreleme. Durağan Olmayan Modeller

7 ARA SINAV

8 Birim Kök ve Limitsiz Zaman Serileri

9 Mevsimsel Modeller

10 Çok Değişkenli Zaman Serileri

11 Durum Uzay Modelleri

12 Transfer Fonksiyonu Modelleri

13 Doğrusal Olmayan Modeller

14 İleri ve İlave Konular

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Akdi, Yılmaz (2003). Zaman Serileri Analizi , Bıçaklar Kitabevi, Ankara #Fuller, Wayne (1996). Introduction to Statistical Time Series , Wiley.

Diğer Kaynaklar

Brocklebank, J ve David A. Dickey (1986). SAS System for Forecasting Time Series , SAS Institute, Inc.



Ara Sınav 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Bayesci İstatistiğe Giriş Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Bayesci İstatistiğe Giriş

Dersin İngilizce Adı Introduction to Bayesian Statistics

Dersin Türü Teknik Seçmeli (IV)


İST310 3 1 0 5

Dersin Amacı İstatistiksel metodolojinin önemli bir alanı olan Bayesgil istatistik konusunda öğrencilere temel düzeyde bilgi vermek

Dersin İçeriği Bayesci yaklaşım anlatılarak, klasik yaklaşımdan farkı gösterilmeye çalışılacaktır. Önsel dağılımlar verilerek olabilirlik fonksiyonu kullanılarak sonsal dağılım elde edilmeye çalışılacaktır.


Sıra Çıktı

1 Öğrenciler Bayesgil istatistiğin temel kavramlarını bilir.

2 Öğrenciler Bayes Teoremini bilir ve Bayes yaklaşımı kullanılarak sorular çözer

3 Öğrenciler önsel ve sonsal dağılımı bilir.

4 Öğrenciler Bayes Tahminlerini, Normal dağılım için Bayesgil çıkarsamayı bilir.

5 Öğrenciler olabilirlik fonksiyonunu bilir.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Olasılık tanımları

2 Bayesci yaklaşımın anlatılması

3 Bayes teoremi ve konuyla ilgili örnek çözümleri

4 Oyun kuramı, eyer noktası

5 İstatistik oyunları

6 Review

7 ARA SINAV

8 Karar ölçütleri: Minimaks, Bayes

9 Bayes ölçütü ve çözümlü örnekler

10 Etkinlik, yeterlilik

11 Tutarlılık, en düşük varyanslı sapmasız tahmin edici

12 Beklemler Yöntemi

13 En yüksek olabilirlik yöntemi

14 Bayesgil tahmin

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı GÜRSAKAL Necmi,”Bayesgil istatistik”, Uludağ üniversitesi basımevi.

Diğer Kaynaklar

Miller I. and Miller M. , “John E. Freund’s Mathematical Statistics” , Prentice Hall



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Veri Madenciliğine Giriş Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Veri Madenciliğine Giriş

Dersin İngilizce Adı Introduction to Data Mining



İST314 3 1 0 5

Dersin Amacı

Dersin amacı öğrencilere çeşitli veri madenciliği kavramlarını ve algoritmalarını öğretmek ve veri madenciliği tekniklerinin geniş veri tabanı bileşenleri olan gerçek dünya uygulamalarındaki kullanımını gözden geçirmektir.

Dersin İçeriği

Giriş, Veri: Veri Çeşidi, Veri Önişleme, Benzerlik Ölçüleri, Veriyi Araştırma: Özet İstatistikleri, Görselliştirme, OLAP, Sınıflandırma: Temel Kavramlar, Karar Ağaçları, ve Model Tahmini, Sınıflandırma: Alternatif Teknikler, İlişki Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar, Kümeleme Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar, Anomali Tespiti


Sıra Çıktı

1 Öğrenciler anomaliler ve tespit yöntemleri hakkında bilgi kazanacaklardır.

2 Öğrenciler müşteri segmentasyonu gibi görevleri gerçekleştirmek için veriyi kümeleme analizi ile bölebilirler ve çıktıları yorumlayabilirler.

3 Öğrenciler veri setlerinde saklı ilginç ilişkileri ortaya çıkarmak için ilişki analizi uygulayabilirler.

4 Öğrenciler sınıflandırma modelleri oluşturmak için karar ağacı tümevarımı ve bazı diğer alternatif teknikleri uygulama becerisi kazanacaklardır.

5 Öğrenciler veriyi tanımlamak için görselleştirme tekniklerini kullanabilirler.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Giriş

2 Veri: Veri Çeşidi, Veri Önişleme, Benzerlik Ölçüleri

3 Veriyi Araştırma: Özet İstatistikleri, Görselliştirme, OLAP

4 Veriyi Araştırma: Özet İstatistikleri, Görselliştirme, OLAP

5 Sınıflandırma: Temel Kavramlar, Karar Ağaçları, ve Model Tahmini

6 Sınıflandırma: Temel Kavramlar, Karar Ağaçları, ve Model Tahmini

7 ARA SINAV

8 Sınıflandırma: Alternatif Teknikler

9 Sınıflandırma: Alternatif Teknikler

10 İlişki Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar

11 İlişki Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar

12 Kümeleme Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar

13 Kümeleme Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar

14 Anomali Tespiti

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı P.Tan, M.Steinbach, V. Kumar, Introduction To Data Mining. Pearson/Addison Wesley, 2006

Diğer Kaynaklar

M.H. Dunham, Data Mining: Introductory and Advanced Topics. Prentice Hall, 2003



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Demografik Teknikler Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Demografik Teknikler

Dersin İngilizce Adı Demographic Techniques



İST312 3 1 0 5

Dersin Amacı Temel seviyede nüfusun gelişmesi ve yapısı gibi temel demografik bilgi ve kavramlarının öğrenilmesi.

Dersin İçeriği Demografi ve Demografik Verinin Rolü; Demografinin Temel Kavram, Yapı ve Kuramları; Nüfus Hareketleri


Sıra Çıktı

1 Öğrenciler temel seviyede demografi bilgisi ve temel kavramları öğreneceklerdir

2 Öğrenciler İstatistik Bölümü mezunlarımızın gereksindiği temel demografi bilgisi ve becerisini kazanacaklardır

3 Öğrenciler demografi ve demografik verinin rolünü öğreneceklerdir

4 Öğrenciler demografik veri elde etme yöntemlerini öğreneceklerdir

5 Öğrenciler demografi ile ilgili kuramları öğreneceklerdir





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Demografi: Kapsamı,Çalışma Alanları, Demografide yer alan tanımlar, Nüfus hareketleri,Temel Kavramlar Demografik Yapılar, Demografik Dönüşüm Kuramı ve Evreleri

2 Demografik Değişim ve sonuçları, demografinin gelişiminde yer alan veriler Türkiye de nüfusun değişimi ve yapısı: 1960 sonrası, Nüfus Planlaması ile Aile Planlaması Kavramları, Nüfus Politikaları ve Nitelikleri

3 Nüfusbilimin Kuramsal Tarihçesi (19.yy öncesi), Orta Çağda nüfusa bakış, Nüfusun Medeni Durumu, Eğitim

4 Nüfus Hareketleri : nüfus işgücü ilişkisi ve nüfus‐ kişi başına düşen gelir düzeyi ilişkisi

5 Demografinin Veri Kaynakları,Nüfus sayımları, Demografik araştırmalar, Nüfus kayıtları ve doğum‐ölüm istatistikleri

6 Demografik Geçiş, dünya nüfusunun gelişimi, demografik geçiş teorisi ve eleştiriler.

7 ARA SINAV

8 Demografik Dönüşüm Kuramı, Demografik Dönüşüm Kuramının aşamaları

9 Ölümler,ölümlere ilişkin oranlar, Yaşlanma , Nüfusun Yaşlanması, Türkiye ve dünyada yaşlı nüfus

10 Evlilik olgusunun demografik analizi, aile ve hane yapısında değişim, evlilik ve boşanmaya oranlar

11 Şehirleşme, Köyden Kente Göç, Türkiye’de Kentleşme, Nüfus‐Kentleşme İlişkisi

12 Göçler, Nüfus‐Göç ilişkisi, Göçlere ilişkin oranlar, İç ve dış göçler

13 Ekonomik büyüme ve Kalkınma İstatistikleri: İGE, lorenz Egrisi, Gini Katsayısı

14 Ekonomik büyüme ve Kalkınma İstatistikleri: İGE, lorenz Egrisi, Gini Katsayısı

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Cevdet Birkan, Demografi;Nüfus Bilimi, Ofis Yayınevi, 2005

Diğer Kaynaklar

Kenan Gürtan, İ.Ü. İktisat Fakültesi Yayını Statistical Demography and Forecasting



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Stokastik Süreçler Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Stokastik Süreçler

Dersin İngilizce Adı Stochastic Processes



İST316 3 1 0 5

Dersin Amacı Stokastik süreç tipleri öğretilerek, stokastik olay ve sistemleri düşünmenin mantığı anlatılarak öğrencilere problemleri çözme becerisi kazandırmak.

Dersin İçeriği

Stokastik süreçlere giriş, tanım ve kavramlar, Bernoulli Süreçleri, Poisson süreci ve ilgili dağılımlar, Markov zincirleri, geçiş olasılık matrisi, ilk ve n‐adım analizi, Markov zincilerinin sınıflandırılması, Markov zincilerinin limit durumu, Doğum ve ölüm süreçleri, Yenileme süreçleri, Kuyruk teorisi.


Sıra Çıktı

1 Bir stokastik süreç tanımını anlar ve özellikle Markov süreçlerini tanımlayabilecektir.

2 Markov zincirlerinin çeşitli özelliklerini bilecektir.

3 Poisson süreçlerinin çeşitli özelliklerini bilecektir.

4 Yenileme, doğum ve ölüm süreçleri ile kuyruk teorisi hakkında bilgi sahibi olacaktır.

5 Rassal olayların modellemesi aşamasında stokastik süreçler teorisini uygulayabilir.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Stokastik süreçlere giriş, tanım ve kavramlar

2 Bernoulli süreçleri ve özellikleri.

3 Bernoulli süreçleri ve özellikleri.

4 Poisson süreçleri ve özellikleri.

5 Markov zincirlerine giriş, tanım ve kavramlar.

6 Markov zincirlerinin özellikleri.

7 ARA SINAV




11 Doğum ve ölüm süreçleri

12 Doğum ve ölüm süreçleri

13 Yenileme süreçleri

14 Kuyruk teorisi.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Stochastic Processes, Sheldon M. Ross, Wiley Series in Probability and Statistics

Diğer Kaynaklar

Stokastik Süreçler, Doç.Dr.Ömer ÖNALAN, Avcıol Basım, 2010



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz I

Dersin İngilizce Adı Multivariate Statistical Analysis I



İST401 3 1 0 5

Dersin Amacı Çok değişkenli istatistik terminolojisi ve daha fazla analiz için temel bilgiler verilecektir.Bunun yanı sıra bazı temel çok değişkenli istatistik yöntemler öğretilecektir

Dersin İçeriği

Vektör ve Matris Teorisi,Kesikli ve sürekli rasgele değişkenler,Özdeğer, özvektör ve özellikleri,Ortalama vektörü,Varyans Kovaryans matrisi,Korelasyon matrisi,İki değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonu,Çok değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonu,Marjinal olasılık yoğunluk fonksiyonu,Koşullu dağılım,İstatistiksel bağımsızlık,Koşullu beklenen değer,Çok değişkenli normal dağılım ve özellikleri,Çok değişkenli hipotez testleri,


Sıra Çıktı

1 Vektör ve matris özelliklerini anlatabilir.

2 Dağılımlar arasındaki ilişkiyi çözebilir.

3 Özdeğer, özvektör ve özelliklerini aktarabilir.

4 İstatistiksel bağımsızlığı kavrar ve uygulayabilir.

5 Çok değişkenli regresyon yöntemini uygular.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Vektör ve Matris Teorisi

2 Kesikli ve sürekli rasgele değişkenler

3 Özdeğer, özvektör ve özellikleri

4 Ortalama vektörü

5 Varyans Kovaryans matrisi

6 Markov Korelasyon matrisi özellikleri.

7 ARA SINAV

8 İki değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonu

9 Çok değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonu

10 Marjinal olasılık yoğunluk fonksiyonu

11 Koşullu dağılım

12 İstatistiksel bağımsızlık

13 Koşullu beklenen değer

14 Çok değişkenli normal dağılım ve özellikleri

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Ders Notları.

Diğer Kaynaklar

SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri ASİL YAYIN DAĞITIM, Kollektif/Şeref Kalaycı Yayın Yılı: 2008; 426sayfa



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Ekonometri I Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Ekonometri I

Dersin İngilizce Adı Econometrics I



İST403 3 1 0 5

Dersin Amacı İstatistik öğrencilerine ekonometri kavramlarını, ekonometrik model kurma, teori ile uygulamayı birleştirmeyi, ve ekonometrik çözümlemede sorunların üstesinden gelmeyi öğretmek.

Dersin İçeriği

Ekonometrinin tanımı, kapsamı ve bölümleri. Ekonometrik araştırma yöntemleri. Korelasyon kavramı. Basit doğrusal regresyon modeli, sıradan en küçük kareler yöntemi. Tahminlerin anlamlılığının istatistik bakımından sınanması. En küçük kareler tahminlerinin özellikleri. Çoklu regresyon ve doğrusal regresyon modelinin öteki uzantıları. Çoklu regresyon ve doğrusal regresyon modelinin öteki uzantıları. Bozucu değişken u'nun rassallık, sıfır ortalama, değişmeyen varyans ve normallik varsayımları. Ardışık bağımlılık. Yapay değişkenler. Çoklu doğrusallık. Bir değişken olarak zaman, yapay değişkenler. Gecikmeli değişkenler, gecikmesi dağıtılmış modeller.


Sıra Çıktı

1 Ekonometrik kavramları ve analizleri tanımlayabilecektir.

2 Ekonometrik modelin varsayımlarını inceleyebilir.

3 Otoregresif modelleri analiz edebilir.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Ekonometrinin tanımı, kapsamı ve bölümleri.

2 Ekonometrik araştırma yöntemleri.

3 Korelasyon kavramı.

4 Basit doğrusal regresyon modeli, sıradan en küçük kareler yöntemi.

5 Tahminlerin anlamlılığının istatistik bakımından sınanması.

6 En küçük kareler tahminlerinin özellikleri.

7 Arasınav

8 Çoklu regresyon ve doğrusal regresyon modelinin öteki uzantıları.

9 Bozucu değişken u'nun rassallık, sıfır ortalama, değişmeyen varyans ve normallik varsayımları.

10 Ardışık bağımlılık.

11 Yapay değişkenler.

12 Çoklu doğrusallık.

13 Bir değişken olarak zaman, yapay değişkenler.

14 Gecikmeli değişkenler, gecikmesi dağıtılmış modeller.

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı “Basic Econometrics” Damodar Gujarati, McGraw Hill 2003

Diğer Kaynaklar

Introductory Econometrics: A Modern Approach 5th edition by Jeffrey M. Wooldridge, South‐Western College Publishers (2012)



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

Dersin İngilizce Adı Nonparametric Statistical Methods



İST405 3 1 0 5

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerin örneklemin alındığı kitle parametresinin bilinmediği yada belirli bir dağılım varsayımının yapılamadığı durumlarda bazı varsayımlara dayalı olarak verilerin analizinde kullanılan parametrik olmayan teknikleri tanımaları ve kullanmalarını sağlamaktır.

Dersin İçeriği

Temel İstatistiksel Kavramlar; Değişkenlerin Ölçme Düzeyleri; Uyum İyiliği Testleri; Tek Örnek İçin Parametrik Olmayan Testler; İki Bağımsız Örnek İçin Parametrik Olmayan Testler; İki Bağımlı Örnek İçin Parametrik Olmayan Testler; Ki – Kare Testleri; İkiden Fazla Bağımsız Örnek İçin Parametrik Olmayan Testler; İkiden Fazla Bağımlı Örnek İçin Parametrik Olmayan Testler


Sıra Çıktı

1 Öğrenciler ölçek türlerini ve farklılıklarını bilir.

2 Parametrik Olmayan Testleri Tek, İki ve İkiden fazla Örneklem Testleri Olmak üzere Sınıflandırabilir.

3 Parametrik Olmayan Testleri Bağımlı– Bağımsız Örneklem Testleri Olmak Üzere Sınıflandırabilir.

4 Uygun parametrik olmayan testleri uygulayabilir.

5 Test sonuçların yorumlayabilir.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Temel kavramlar

2 Uyum iyiliği Testleri: Ki‐kare uyum iyiliği testi ve bir örnek Kolmogorov‐Smirnov uyum iyiliği testi

3 Tek örneklem için testler: Binom testi, İşaret testi

4 Tek örneklem için testler: Wilcoxon‐işaretli sıra sayıları testi ve dizi parçaları (Run) testi

5 İki bağımsız örneklem için testler: Medyan testi, Mann‐Whitney U testi

6 İki bağımsız örneklem için testler: Kolmogorov‐Smirnov testi ve Wald‐Wolfowitz dizi parçaları testi

7 Arasınav

8 İki dağılım parametresinin eşitliği için Mood testi ve Siegel ‐Tukey testi

9 İki bağımlı örneklem için testler: İşaret testi, Wilcoxon‐işaretli sıra sayıları testi, Mc Nemar testi

10 Bağımsızlık ve homojenlik için ki‐kare testleri

11 k bağımsız örneklem için testler: Kruskal‐Wallis H testi ve çoklu karşılaştırmalar

12 k bağımlı örneklem için testler: Friedman testi ve çoklu karşılaştırmalar

13 k bağımlı örneklem için testler: Cochran Q test

14 İlişki katsayıları : Spearman sıra korelasyon katsayısı; Kendall ilişki katsayısı

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı “Parametrik Olmayan Yöntemler SPSS Uygulamalı” Prof. Dr. Hamza GAMGAM – Yrd. Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK

Diğer Kaynaklar

Conover, W. J., (1999), Practical Nonparametric Statistics, John Wiley and Sons, New York.



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Simülasyon ve Modelleme Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Simülasyon ve Modelleme

Dersin İngilizce Adı Simulation and Modelling

Dersin Türü Teknik Seçmeli (V)


İST411 3 0 0 5

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerin ya çok karmaşık ya da hiç analitik çözümleri olmayan sorunları çözmek için simülasyon diye alternatif bir deney yöntemini, öğretmektir. Bu yöntemde önce, bir gerçek‐sistemin bir bilgisayar modeline geliştirilen, ve daha sonra, deney yerine gerçek bir sistemin bir çözüm bulmak için modeli üzerinde gerçekleştirilir

Dersin İçeriği

Bazı Fiziksel Olaylar ve Bunların Simülasyon Sistemi, Model, Simülasyon, Matematiksel Modellemesi,Rasgele yürüyüş,Tekrar ilişkisi kullanarak rasgele yürüyüş modelleme,Fibonacci Serisi,Sistem simülasyonu,Artık fonksiyon ortalaması,Rasgele sayı üretimi,İstatistikde simülasyon,Monte

Carlo sanal deney temelleri,Simülasyon yazılım ilkeleri,Sanal İstatistiksel deney tasarımı ve uygulaması


Sıra Çıktı

1 İstatistikte simülasyon bilir ve uygular.

2 Sistem simülasyonu bilir ve uygular.

3 Simülasyon yazılımları tekniklerini bilir ve uygular.

4 Monte Carlo tekniğiyle deneysel çözümler yapar.

5 Monte Carlo tekniğiyle nümerik çözümler yapar.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Bazı Fiziksel Olaylar ve Bunların Simülasyon Sistemi, Model, Simülasyon, Matematiksel Modellemesi

2 İndirgeme ilişkileri

3 Rasgele Yürüyüş

4 Tekrar ilişkisi kullanarak rasgele yürüyüş modelleme

5 Fibonacci Serisi

6 Sistem simülasyonu

7 Arasınav

8 Artık fonksiyon ortalaması

9 Rasgele sayı üretimi

10 Dağılımlardan itibaren rasgele sayı üretimi

11 İstatistikde simülasyon

12 Simülasyon ile bazı İstatistiksel kavramların izlenmesi

13 Monte Carlo sanal deney temelleri

14 Sanal İstatistiksel deney tasarımı ve uygulaması

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Matematiksel modelleme ve simülasyon‐Fikri Öztürk/Levent Özbek

Diğer Kaynaklar

Ders notları



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Kategorik Veri Çözümlemesi Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Kategorik Veri Çözümlemesi

Dersin İngilizce Adı Categorical Data Analysis



İST413 3 0 0 5

Dersin Amacı Nitel değişkenleri belirlemek, tanımlamak ve veri elde etmek. Kategorik değişkenleri kullanarak yapılan istatistiksel analizleri incelemek.

Dersin İçeriği

Temel kavramlar,Tek değişkenli analizler, Binom ve çok terimli dağılım, Poisson dağılım,Tahmin, uyum iyiliği testleri,Örnek büyüklüğü ve sıfırlar, model testi,Olumsallık tabloları,Homojenlik ve bağımsızlık hipotezleri,2×2 tablolar, I×2 Tablolar, I×J olumsallık tabloları,Üç yönlü tablolar, homojenlik modelleri,Olumsallık tablolarında Log‐Lineer model,Üç yönlü değişken tabloları için Log‐Lineer model,Model seçimi, analiz özeti ve yorumlanması,Lojistik regresyon, model seçimi,Lojistik regresyon kullanarak karşılaştırmalar,Fisher’in kesinlik testi


Sıra Çıktı

1 Lojistik regresyon kullanarak karşılaştırmaları yapar.

2 Lojistik regresyon, model seçimi bilir ve uygular.

3 Üç yönlü değişken tabloları için Log‐Lineer model bilir ve uygular.

4 Elde edilen verilere ilişkin modeller kurar.

5 Kategorik veri analizi hakkında bilgi sahibi olmak ve uygulamak.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Temel kavramlar

2 Tek değişkenli analizler, Binom ve çok terimli dağılım, Poisson dağılım

3 Tahmin, uyum iyiliği testleri

4 Örnek büyüklüğü ve sıfırlar, model testi

5 Olumsallık tabloları

6 Homojenlik ve bağımsızlık hipotezleri

7 Arasınav

8 2×2 tablolar, I×2 Tablolar, I×J olumsallık tabloları

9 Rasgele sayı üretimi

10 Üç yönlü tablolar, homojenlik modeller

11 Olumsallık tablolarında Log‐Lineer model

12 Üç yönlü değişken tabloları için Log‐Lineer model

13 Model seçimi, analiz özeti ve yorumlanması

14 Logistic regresyon ve model seçimi

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Agresti, A., 1990, Categorical Data Analysis, John Wiley&Sons.

Diğer Kaynaklar

Freeman, D. H., 1987, Applied Categoriacal Data Analysis, Marcel Dekker.



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları

Dersin İngilizce Adı Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks



İST425 3 0 0 5

Dersin Amacı Bulanık mantık tanım ve kavramlarının verilmesi ve uygulamaların tanımlanmasıdır

Dersin İçeriği

Bulanık kümeler, üyelik fonksiyonları, bulanık önermeler, bulanık modeller, bulanık değerler, bulanık niceleyicileri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler , koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler çıkarımları, bulanık küme işlemleri, genişletilmiş bulanık kümeler, bulanık ilişki denklemleri, kural tabanı çıkarımı, bulanıklaştırma, çıkarım mekanizmaları, durulaştırma, mamdani ve sugeno bulanık sistem modelleri, bulanık bağıntılar, bulanık fonksiyonlar, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar, bilgisayar uygulamaları bilgisine sahip olur.


Sıra Çıktı

1 Bulanık mantıkta kullanılan yöntemleri ve bulanık mantığın uygulamalarını yapar

2 Bulanık kümeleri, üyelik fonksiyonları, bulanık önermeleri, bulanık modelleri ve bulanık değerleri tanır.

3 Bulanık niceleyicileri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeleri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeleri çıkarımları kavrar

4 Bulanık bağıntıları, bulanık fonksiyonları ve uygulamalarını yapar.

5 Yapay sinir ağlarını, genetik algoritmalarI, bulanık mantığın bilgisayar uygulamalarını yapar





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Bulanık kümeler, Üyelik fonksiyonları ve temel özellikleri

2 Bulanık önermeler, bulanık modeller,bulanık değerler

3 Bulanık niceleyicileri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler

4 Koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler çıkarımları

5 Seviye ve düzey bulanık kümeleri,bulanık küme işlemleri

6 Genişletilmiş bulanık kümeler

7 Arasınav

8 Bulanık ilişki denklemleri,kural tabanı çıkarımı

9 Çıkarım mekanizmaları

10 Durulaştırma

11 Mamdani ve Sugeno bulanık sistem modelleri

12 Bulanık bağıntılar,bulanık fonksiyonlar ve temel özellikler

13 Yapay sinir ağları, genetik algoritmalar

14 Yapay sinir ağları, genetik algoritmalar

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Baykal,N.&Beyan,T.,Bulanık Mantık,İlke Temelleri,Bıçakcılar Kitapevi,Ankara,2004

Diğer Kaynaklar

Klir,J. G . & Folger, T.,,Fuzzy Sets,Uncertainty and Information,Prentice Hall,New Jersey,1988



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz II

Dersin İngilizce Adı Multivariate Statistical Analysis II



İST402 3 1 0 5

Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilerin çeşitli gerçek veri setleri üzerinde çok değişkenli istatistiksel analiz yapabilmesini sağlamaktır.

Dersin İçeriği

Temel bileşenler,faktör analizi,Kanonik korelasyon analizi,diskriminant analizi,Çok değişkenli varyans analizi,boyut indirgeme,Çok değişkenli sınıflandırma ve kümeleme,parametrik kestirim,Logistic Regresyon Analizi,kümeleme analizi,Çok boyutlu ölçekleme,çok boyutlu ölçekleme uygulaması, Çok değişkenli kovaryans analizi,kesikli çok değişkenli analiz.


Sıra Çıktı

1 Temel bileşenleri uygulayabilir.

2 Çok değişkenli varyans analizini uygulayabilir.

3 Logistic regresyon analizi yapabilir.

4 Kümeleme analizi yapabilir.

5 Faktör analizi yapabilir.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Temel bileşenler

2 Faktör analizi

3 Kanonik korelasyon analizi

4 Diskriminant analizi

5 Çok değişkenli varyans analizi

6 Boyut indirgeme

7 Arasınav

8 Parametrik kestirim

9 Çok değişkenli sınıflandırma ve kümeleme

10 Logistic Regresyon Analizi

11 Kümeleme analizi

12 Çok boyutlu ölçekleme

13 Çok boyutlu ölçekleme uygulaması

14 Kesikli çok değişkenli analiz

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Alpar, R., “Uygulamali Cok Degiskenli Istatistiksel Yontemlere Giris I”

Diğer Kaynaklar

Tatlidil, H., “Uygulamali Cok Degiskenli Istatistiksel Analiz”.



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Ekonometri II Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Ekonometri II

Dersin İngilizce Adı Ekonometrics II



İST404 3 1 0 5

Dersin Amacı

Dersin amacı; Öğrencinin matematiksel iktisat tarafından inşa edilen iktisadi modellere ampirik destek verme becerisi kazanmasını sağlamak ve sayısal sonuçlar elde etmek için ekonomik verilere matematiksel istatistik uygulamasını öğretmektir.

Dersin İçeriği

Model Kurma Hataları, Model seçimi için Lamer ve Hendry yaklaşımı, Yapay Değişkenlerle Regresyon, İki Regresyonu Karşılaştırma: Yapay değişken yaklaşımı, Doğrusal olasılık modeli, logit ve probit modelleri, Gecikmesi Dağıtılmış Modeller, Ardışık Bağlanımlı Modeller, Araç Değişkenler, Eşanlı denklem Modelleri, Eşanlı Denklem Yöntemleri.


Sıra Çıktı

1 Model kurma hatalarını ifade eder.

2 Yapay değişkenlerle kurulan regresyon modellerini tanır.

3 Ardışık bağlanımlı ve gecikmesi dağıtılmış modelleri tanır.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Model Kurma Hataları

2 Model seçimi için Lamer ve Hendry yaklaşımı

3 Yapay Değişkenlerle Regresyon

4 İki Regresyonu Karşılaştırma: Yapay değişken yaklaşımı

5 Doğrusal olasılık modeli, logit ve probit modelleri

6 Uygulamalar

7 Arasınav

8 Gecikmesi Dağıtılmış Modeller

9 Ardışık Bağlanımlı Modeller

10 Ardışık Bağlanımlı Modeller

11 Araç Değişkenler

12 Uygulamalar

13 Eşanlı denklem Modelleri

14 Eşanlı Denklem Yöntemleri

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı “Basic Econometrics”, Damodar Gujarati, McGraw Hill 2003

Diğer Kaynaklar

Introductory Econometrics: A Modern Approach 5th edition by Jeffrey M. Wooldridge, South‐Western College Publishers (2012) Ekonometri Kuramı, A. Koutsoyiannis, Çeviren: Ümit Şenesen, Gülay Günlük Şenesen, Verso Yayıncılık.



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Oyun Teorisi Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Oyun Teorisi

Dersin İngilizce Adı Game Theory

Dersin Türü Teknik Seçmeli (VI)


İST410 3 0 0 5

Dersin Amacı

Oyuncular (oyuna katılan bireyler, yani birim‐kişi‐grup), stratejiler (oyuncuların oyun esnasında yapabilecekleri eylemler‐yani seçenekler), fayda fonksiyonu (oyundan, her bir oyuncunun değişik durumlarda beklediği kazanç ya da kayıplar fonksiyonu) olarak üç temel öğe ile oyun problemini ortaya koymaktır. Oyuncular, amaçlarını optimize edebilmek için, ellerindeki seçeneklerden hangilerini ve ne şekilde kullanmaları gerektiğini bilmek isterler. Oyunlar Teorisi, matematiksel altyapısını oluşturarak bu beklentiye cevap vermektedir.

Dersin İçeriği

Oyun Teorisi tanımı ve temel kavramları, Oyun Teorisinin tarihsel gelişimi, Toplamı Sıfır Olan Oyunlar, Toplamı Sıfır Olmayan Oyunlar, Matris oyunlar, Denge stratejileri ve özellikleri, Minimaks teoremi ve eyer noktaları, 2x2 lik oyunlar, 2xn lik oyunlar, mx2 lik oyunlar ve grafik çözümleri, mxn lik oyunlar,

karma stratejiler, karma stratejilerde minimaks’ların varlığı, oyun değeri ve optimal stratejiler, stratejilerin baskınlığı, matris oyununda optimal strateji kümeleri, lineer programlama ile oyun çözümleri, oyunlar teorisinin ekonomik problemlere uygulamaları.


Sıra Çıktı

1 Oyun Teorisi Temellerini öğrenir

2 Bilgi Stratejik Formu Oyunları öğrenir

3 Kapsamlı Formu Oyunu öğrenir

4 Potansiyel Oyunlar öğrenir

5 Nash Dengesi öğrenir





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Temel kavramlar

2 Ortaksız oyunlar, Muhalif oyunlar

3 Denk oyunlar, Matris yapısında gösterilmesi

4 Muhalif oyunlar

5 Matris oyunları, Minimax teoremi

6 Oyunun çözümü ve eyer noktası

7 Arasınav

8 Karma stratejiler

9 Oyun değeri ve optimal stratejiler

10 Bir oyunun cebirsel yöntemlerle

11 Grafiksel çözüm

12 Grafiksel çözüm

13 Doğrusal programlamayla çözüm

14 İterasyonla çözüm

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Oyunlar Teorisi, Mehmet Ahlatçıoğlu, Fatma Tiryaki, YTÜ Basım Yayın Merkezi, 1998.

Diğer Kaynaklar

Oyunlar Teorisine Giriş, E.S. Ventsell, Çeviren: Halil Yüksel, Türk Matematik Derneği Yayınları, 1965.



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Aktüeryal Modellere Giriş Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Aktüeryal Modellere Giriş

Dersin İngilizce Adı Introduction to Actuarial Models



İST412 3 0 0 5

Dersin Amacı Gerçek hayatta karşılaşılan finansal ve aktüeryal problemlerin analiz edilebilmesi yeterliliğinin kazandırılması

Dersin İçeriği Paranın Zaman Değeri; Faiz Tanımları; Ölüm Oranı ve Yaşam Tabloları; Hayat Sigortalarında Prim Hesaplamaları


Sıra Çıktı

1 Öğrenciler temel sigortacılık kavramları ve aktüerya hakkında bilgi sahibi olurlar.

2 Öğrenciler aktüeryanın kullanım alanlarını kavrar.

3 Öğrencilerin yaşam tablolarını ve uygulama alanlarını öğrenmesi sağlanır.

4 Öğrenciler geleceğe yönelik riskleri değerlendirir.

5 Öğrenciler olasılık teorisinin aktüeryada kullanımını kavrar.





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Aktüeryanın tanımı ve aktüeryaya genel bir bakış

2 Paranın Zaman Değeri, Faiz ile ilgili oranlar

3 Faiz hesaplamalarına ilişkin uygulama

4 Bileşik Faiz Kavramı ve Hesaplanışı

5 Ölüm Oranı ve Yaşam Tabloları

6 Ölüm Oranı ve Yaşam Tabloları

7 Arasınav

8 Rantların sınıflandırılması ve değerlendirilmesi

9 Rant Uygulamaları

10 Hayat Sigortaları

11 Hayat Sigortalarında Prim Hesaplamaları

12 Ertelenmiş Hayat Sigortaları ve Ölüm Sigortaları

13 Ertelenmiş Hayat Sigortalarında Prim Hesaplamaları

14 Uygulama

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Akdeniz, F., Erduğan, F. (2015). Aktüerya Matematiği ve Yaşam Analizi, Adana Nobel Kitabevi, İkinci Baskı, Adana.

Diğer Kaynaklar

Aksoy, E.E. (2013). Aktüerya Matematiği, Detay Yayıncılık, Ankara.



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Risk Yönetimi ve Sigortacılık Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Risk Yönetimi ve Sigortacılık

Dersin İngilizce Adı Risk Management and Insurance

Dersin Türü Teknik Seçmeli (VI)


İST430 3 0 0 5

Dersin Amacı Öğrencileri hayat dışı sigortacılıkta kullanılan temel modeller ve prim, reserv ve muafiyet gibi hesaplamalar konusunda bilgilendirmek

Dersin İçeriği Hasar Sayısı ve Hasar Tutarı Dağılımları, Reasürans ve Muafiyet, Risk Modelleri, Prim ve Reserv Hesabı, Hasarsızlık İndirimi ve Hasar Gelişim Üçgenlerine Dayalı Hasar Reservleri.


Sıra Çıktı

1 Sigortacılıkta kullanılan hasar sayısı ve hasar tutarı dağılımları hakkında bilgi sahibi olur ve hasar sayısı ve tutarının modellenmesinde kullanılabilecek yeni bir model (dağılım) elde etmeyi öğrenir

2 Reasürans ve muafiyet türleri hakkında bilgi sahibi olur

3 Risk ve brüt primi ve şirketin yükümlülüğünü yerine getirebilmesi için ne kadar reserv bulundurması gerektiğini hesaplar

4 Hasarsızlık indirim sistemi ve hasar rezerv yöntemleri hakkında bilgi sahibi olur





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Sigortacılıkta Kullanılan Bazı Terimler ve Tanımları, Riskin Tanımı ve Sınıflandırılması, Tehlike ve Riziko Tanımı, Risk Transferi ve Hasar Kontrolü, Sigortanın Tanımı, Sigortalanabilir Riskler ve Sigorta Türleri.

2 Reasürans, Oransal Reasürans, Hasar Fazlası Reasürans, Stop‐Loss Reasürans. Muafiyet, Oransal Muafiyet, Minimum Muafiyet, Hasar Fazlası Muafiyeti

3 Dağılım Elde Etme Yöntemleri: Dönüşüm Yöntemi, Karışık Dağılım Yöntemi, Bileşik Dağılım Yöntemi

4 Hasar Dağılımları, Hasar Sayısı Dağılımları

5 Hasar Tutarı Dağılımları

6 Toplam Hasarın Dağılımı, Toplam Hasarın Kesin Dağılımı, Normallik Yaklaşımı

7 Arasınav

8 Bileşik Poisson Dağılımı

9 Prim Hesabı

10 Reserv Hesabı

11 Kaskoda Hasarsızlık İndirim Sistemi

12 Hasar Gelişim Üçgeni ile Hasar Reservinin Hesabı ve Fiyatlandırma

13 Zincir Merdiven Yöntemi

14 Hasarın Ortalama Maliyetine Dayalı Yöntem

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Statistical and Probabilistic Methods in Actuarial Science, 2007, Philip J. Boland, Chapman&Hall.

Diğer Kaynaklar

Loss Models From Data to Decisions, 2004, Stuart A. Klugman et.al., John Wiley&Sons.



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Lineer Modeller Ders Tanım Bilgileri

Dersin Adı Lineer Modeller

Dersin İngilizce Adı Linear Models



İST424 3 0 0 5

Dersin Amacı Lisans ve yüksek lisans öğrenimi boyunca gerekli teorik alt yapıyı oluşturmak.

Dersin İçeriği Karesel Formlar Ve Dağılımları; Tam Ranklı Modellerin Matris Gösterimi; Tam Ranklı Modellerde Parametre Tahmini Ve Hipotez Testleri


Sıra Çıktı

1 Öğrenciler lineer modelleri matris notasyonu kullanarak yazacaktır

2 Öğrenciler lineer modellerin tahmini için gerekli matris işlemlerini yapacaktır

3 Öğrenciler lineer modellemede, parametre tahmini ve hipotez testi mantığını anlayacaktır

4 Öğrenciler herhangi bir veriyi modelleyebilecek, hipotezleri test edebilecektir

5 Öğrenciler tam ranklı olmayan modelleri tanımlayabilecektir





Ders 14 4 240 56


Ara Sınav 1 1 5 300 5


Final 1 5 300 5

Toplam Yük 130



Ders İzlencesi

Hafta Konular

1 Lineer modellerde kullanılan bazı basit matris işlemleri, transpoze ve vektör notasyonları

2 Lineer modellerde kullanılan matrislerin ortogonalliği ve inversleri (tersleri), özdeğer ve özvektörler

3 Lineer modellerde kullanılan matrislerin rankı, trace (izi) ve idempotent matrisler

4 Lineer modellerde kullanılan karesel formdaki matris ve vektörlerin beklenen değerleri ve varyansları, bazı özel karesel formların dağılımları

5 Lineer modellerde Ki‐kare dağılımı, t‐dağılımı, F‐dağılımı kullanımı, karesel formların bağımsızlığı

6 Uygulama

7 Arasınav

8 Tam ranklı modellerin matrisel gösterimi, modeldeki parametrelerin tahmin edicileri

9 Tam ranklı modellerde varyansın tahmin edicisi, tahmin edicilerin ve fonksiyonlarının güven aralıkları

10 Tam ranklı modellerde regresyon katsayıları üzerinde ortak güven bölgesi

11 Tam ranklı modellerde regresyon katsayılarının hipotez testi, kısmi hipotez testleri ve regresyon katsayıları vektörünün alt vektörlerinin hipotez testi

12 Tam ranklı olmayan modellerde parametrelerim tahmini ve hipotez testleri, Küçük sınav

13 Tam ranklı olmayan modellerde yeniden parametrelendirme

14 Uygulama

Dersin Kaynakları

Ders Kaynağı Linear Models in Statistics, Rencher, Alvin C., John Wiley&Sons, INC., 2nd ed., New York, USA, 2008.

Diğer Kaynaklar

Myers and Milton (1991) A First Course in the Theory of Linear Statistical Models , PWS‐KENT



Ara Sınav1 1 30

Kısa Sınav1 8 20

Toplam 50


Final 1 50

Toplam 50



Toplam 100

Documents

İSTATİSTİK VE BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ