DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Biyostatistiğe Giriş MBG 214 Bahar 03+00+00 Seçmeli 3 5
Akademik Birim: MDBF / Moleküler Biyoloji ve Genetik
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar Yok
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Lisans
Dersin Koordinatörü: - -
Dersin Amacı: Bu dersin amacı, veri setlerini analiz etmek için kullanılan istatistiksel yöntemleri tanıtmaktır. Veri toplama, düzenleme ve özetleme, İki Değişken Arasındaki İlişkiyi Tanımlama, Olasılık kavramları ve dağılımları, Bir Parametrenin Değerini Tahmin Etme, Hipotez Testleri, Farklı türlerde verilere ilişkin çıkarımlar, Parametrik olmayan istatistikler, kursun kapsamı içinde yer alacaktır.
Dersin İçeriği: Veri Toplama, Veriyi Düzenleme ve Özetleme, Sayısal Olarak Veriyi Özetleme, İki Değişken Arasındaki İlişkiyi Tanımlama, Olasılık, Kesikli Olasılık Dağılımları, Normal Olasılık Dağılımı, Örneklem Dağılımları, Bir Parametrenin Değerini Tahmin Etme, Bir Parametre Hakkında Hipotez Testleri, İki Örnek Üzerine Çıkarımlar, Kategorik Verilerde Çıkarımlar, Üç veya Daha Fazla Ortalamanın Karşılaştırılması, En Küçük Kareler Regresyon Modeli ve Çoklu Regresyon Üzerine Çıkarımlar, Parametrik Olmayan İstatistikler
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Veriyi düzenler ve özetler.
  • 2- İki değişken arasındaki ilişkiyi tanımlar.
  • 3- Olasılık kavramlarını ve olasılık dağılımlarını anlar.
  • 4- Hipotez testi yapar ve örnek verilerin çıkarımlarını yapar.
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Sunum, Ders Notları


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Veri Toplama (Bölüm 1) Sunum, ders notları
2 Verinin Düzenlenmesi ve Özetlenmesi (Bölüm 2) Sunum, ders notları
3 Verinin Sayısal Olarak Özetlenmesi (Bölüm 3) Sunum, ders notları
4 İki Değişken Arasındaki İlişkinin Tanımlanması (Bölüm 4) Sunum, ders notları
5 Olasılık (Bölüm 5) Sunum, ders notları
6 Kesikli Olasılık Dağılımları (Bölüm 6) Sunum, ders notları
7 Sürekli Olasılık Dağılımları ve Normal Olasılık Dağılımı (Bölüm 7) Sunum, ders notları
8 Örnekleme Dağılımları (Bölüm 8) Sunum, ders notları
9 Bir Parametrenin Değerini Tahmin Etme (Bölüm 9) Sunum, ders notları
10 Bir Parametre Hakkında Hipotez Testleri (Bölüm 10) Sunum, ders notları
11 İki Örnek Üzerine Çıkarımlar (Bölüm 11) Kategorik Veriler Üzerine Çıkarımlar (Bölüm 12) Sunum, ders notları
12 Üç veya Daha Fazla Ortalamanın Karşılaştırılması (Bölüm 13) Sunum, ders notları
13 En Küçük Kareler Regresyon Modeli ve Çoklu Regresyon Üzerine Çıkarımlar (Bölüm 14) Sunum, ders notları
14 Parametrik Olmayan İstatistikler (Bölüm 15) Sunum, ders notları


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

Kaynak Kitap:
Statistics Informed Decisions Using Data (5th edition), Michael Sullivan, III, Pearson, 2017, ISBN: 9780134133539


DİĞER KAYNAKLAR

Pearson MyLab


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım 14 -
Ödev 10 30
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar 1 30
Final Sınavı 1 40
Total: 26 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Ödev10440
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar11515
Final Sınavı12828
Toplam İş Yükü (saat):125


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9 PY10 PY11
OC1                      
OC2                      
OC3                      
OC4