LİSANS PROGRAMI · 4 YIL

Ekonomi

Güncel müfredat, uygulamalı eğitim ve sektör iş birlikleriyle donatılmış bir lisans programı.

Eğitim Dili: İngilizce
Derece: Lisans
240 AKTS
Döşemealtı Kampüsü

BÖLÜM HAKKINDA

Alanında güçlü bir lisans programı

Program; güçlü teorik altyapıyı uygulamalı eğitim ve staj deneyimiyle birleştirir. Öğrenciler, mezuniyet öncesinde alanlarına özgü becerileri kazanır.

Staj, sektör iş birlikleri ve uluslararası değişim programlarıyla mezunlarımızı kariyere hazırlıyoruz.

KARİYER OLANAKLARI

Alanında geniş kariyer olanakları

Mezunlarımız kamu kurumlarında, özel sektörde, akademik alanda ve uluslararası platformlarda çalışabilir; girişimcilik yoluyla kendi işlerini kurma imkânına da sahiptir.

NEDEN BU BÖLÜM?

Nitelikli Eğitim

Güncel müfredat ve uygulamalı eğitim anlayışıyla alanında yetkin mezunlar yetiştiriyoruz.

Uygulamalı Öğrenme

Teori ile pratiği birleştiren proje, staj ve uygulamalı çalışmalarla öğrenme sürecini güçlendiriyoruz.

Sektör İş Birlikleri

Staj, mentorluk ve sektör ortaklıklarıyla öğrencilerimizi mezuniyet öncesinde iş hayatına hazırlıyoruz.

Uluslararası Deneyim

Erasmus+ ve değişim programlarıyla küresel deneyim ve kariyer fırsatları sunuyoruz.

MÜFREDAT PROGRAMI

Tüm Ders Kataloğu →
4. Yıl · Güz 30 AKTS
4. Yıl · Bahar 30 AKTS
ECON 2116

İstatistik II

5.00 AKTS 3.00 Kredi İngilizce

Öğretim Elemanı: Dr. Öğr. Üyesi FIRAT YILMAZ

Dersin Amacı

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

Dersin İçeriği

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

Dersin Ön Koşulu/ Yan Koşulu

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

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

Akademik Dürüstlük ve Yapay Zeka

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

Ders bilgi paketinde görüntüle → Ders PDF indir Listeye dön

AKADEMİK KADRO

Tüm Kadro →

Haberler & Duyurular

Tümü

Bu Bölüm için henüz haber eklenmedi.

Etkinlik Takvimi

Tümü

Geleceğini bu programla inşa etmeye hazır mısın?

Başvurular ve burs olanakları için bizimle iletişime geç.