TR ENG

ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi

Ders Bilgileri

Ders Tanımı

Ders Akışı

Dersin Prog. Çıkt. Katkısı

AKTS- İşyükü

AKTS- İşyükü Hesaplama Aracı

Program Bilgileri

Misyon ve Vizyon

Program Yeterlilik Çıktıları

Ders Planı AKTS Kredileri

Ders Katalogları

Ders Programı Çıktı İlşkisi

TYYC Düzey Yeterlilik

TYYC Temel Alanı Yeterlilikleri

Kabul Koşulları

Üst Kademeye Geçiş

Alınacak Derece

Mezuniyet Koşulları

Sınav Değerlendirme Kuralları

Bölüm Başkanı ve Kordinatörler

Öğretim Elemanları

Görüş Bildir Print
  • Ders Tanımı
    • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Örnekleme I İST208 BAHAR 2+2 Z 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Kitle, parametre, tamsayım, örneklem, istatistik, örnekleme tahmin edici ve örnekleme yöntemlerini öğrenir.
    2-Kitlenin yapısına göre hangi örnekleme yönteminin kullanılacağı ve örneklem genişliğinin nasıl belirleneceği ve örneklem birimlerinin kitleden nasıl çekileceğini analiz eder
    3-Tabakalı örnekleme yöntemini ve 1. ve 2. derece tahmin edicileri sınıflar.
    4-Maliyet fonksiyonunun verilmesi koşulu altında tabakalara dağıtım yöntemlerini bilir.
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Dersin Sorumlusu Dr. Öğr. Üyesi Tolga ZAMAN
    Dersi Verenler -
    Ders Yardımcıları -
    Kaynaklar K1. Ders Notları
    Yardımcı Kitap YK1.H. Çıngı, Örnekleme Kuramı, H. Ü. Fen Fak. Basımevi, Beytepe , Ankara, 1994 YK2.Steven T., 1992, Sampling, Wiley. YK3.T. Yamane, Temel Örnekleme Yöntemleri, Çevirenler: A. Esin, M. A. Bakır, C. Aydın, E. Gürbüzsel, Literatür Yayınları, No:53, Ankara, 2000.
    Dersin Amacı Örnekleme nedir, nasıl uygulanır, ilgili örnekleme yöntemlerini öğrenmek ve örneklem sayısının belirlemek. Tabakalı örnekleme yöntemlerini ve maliyet fonksiyonu altında tabakalara dağıtım yöntemlerini analiz edebilmek.
    Dersin İçeriği Temel kavramlar, 1. ve 2. derece tahmin ediciler olasılıksal ve olasılıksal olmayan örnekleme yöntemlerinin tanıtılması. Tahmin edicilerin istenen özellikleri, basit rastgele örnekleme ve kitleden örneklem çekme işlemi. Varyansı küçültmek için kitlenin tabakalara (alt kitlelere) ayrılması ve bu tabakalardan örneklem çekme yöntemleri.
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster