ISB461 Simulasyon ve Modelleme

5 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- 7. Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod ISB461
Ad Simulasyon ve Modelleme
Yarıyıl 7. Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 5 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. HÜSEYİN GÜLER


Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilere istatistikte karşılaşılan ve analitik çözümü zor olan bazı problemleri modelleme bilgisini kazandırmaktır. Ayrıca bu model üzerinde sanal bir deney kurarak problemin ampirik çözümünün simülasyonla nasıl elde edileceği bilgisinin kazandırılması da amaçlanmaktadır.

Dersin İçeriği

Simülasyonun tanımı ve amacı, simülasyon teknikleri, matematiksel modelleme, MATLAB ile programlama, ilgilenilen parametrenin Monte Carlo tahmini.

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

İstatistiksel Simülasyon Ders Notları, Hüseyin Güler, Adana, 2015.

Notlar

Benzetim, Beşinci Basımdan Çeviri, Sheldon Ross, Çevirenler: Mustafa Yavuz Ata, M. Akif Bakır, Osman Ufuk Ekiz, Nobel Kitabevi, 2015. Matematiksel Modelleme ve Simülasyon, Fikri Öztürk, Levent Özbek, Gazi Kitabevi, 2004.


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Öğrenciler klasik örnekleme yöntemleri ile simülasyon arasındaki farkı ayırt edebilirler.
ÖÇ02 Öğrenciler rassal sayı üreteçlerini kullanarak (0,1) aralığında sürekli düzgün dağılımdan rassal sayılar üretebilirler.
ÖÇ03 Öğrenciler ters dönüşüm yöntemini kullanarak herhangi bir dağılımdan nasıl rassal sayı üretebileceklerini belirleyebilirler.
ÖÇ04 Öğrenciler gerçek hayattaki bir olayı rasgele değişkenleri kullanarak modelleyebilirler.
ÖÇ05 Öğrenciler model parametrelerinin simülasyonla nasıl tahmin edilebileceğini tanımlayabilirler.
ÖÇ06 Öğrenciler MATLAB programını kullanarak büyük çaplı bir problemin parametrelerini simülasyonla tahmin edebilirler.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar 4
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir 3
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır 4
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama 5
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular
PÖÇ09 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar 5
PÖÇ10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir
PÖÇ11 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur
PÖÇ12 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar 3
PÖÇ13 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder
PÖÇ14 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur
PÖÇ15 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar
PÖÇ16 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur 2
PÖÇ17 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir
PÖÇ18 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Temel Kavramlar, Olasılık ve Rasgele Değişkenlerle İlgili Hatırlatma Ders notları 1. bölüm Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
2 Rassal Sayı Üreteçleri Ders notları 2. bölüm, Kaynak kitap s.123-140 ve s.147-154 Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
3 Bazı Dağılımlarda Simülasyon - 1 Ders notları 3.1.-3.3, Kaynak kitap 3.1, 3.5 ve 3.6 bölümleri Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
4 Bazı Dağılımlarda Simülasyon - 2 Ders notları 3.1.-3.3, Kaynak kitap 3.1, 3.5 ve 3.6 bölümleri Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
5 Algoritmalar ve MATLAB Ders notları 4. bölüm Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
6 MATLAB Kullanarak Rassal Sayı Üretme ve Bazı Dağılımlarda Simülasyon Yapma Ders notları 4. bölüm Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
7 Monte Carlo Deney ve Simülasyon Yöntemi, Simülasyon ile Parametre Tahmini Ders notları 5.1-5.3, Kaynak kitap s.246-250 Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
8 Ara Sınav Ara sınav öncesi konuların tekrarı Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Simülasyon ile Parametre Tahmini - 1 Ders notları 5. bölüm Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
10 Simülasyon ile Parametre Tahmini - 2 Ders notları 5. bölüm Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
11 Simülasyon Uygulamaları 1: Parametre Tahmini, Olasılık Tahmini Kaynak kitap s.250-261 Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Grup Çalışması, Proje Temelli Öğrenme
12 Simülasyon Uygulamaları 2: Olasılık Tahmini, Hipotez Testi Kaynak kitap s.250-261 Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Grup Çalışması, Proje Temelli Öğrenme
13 Simülasyon Uygulamaları 3: Hipotez Testi, Regresyonda Simülasyon Ders notları 5. bölüm Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Grup Çalışması, Proje Temelli Öğrenme
14 Simülasyon Uygulamaları 4: Regresyonda Simülasyon, Monte Carlo İntegral Ders notları 5. bölüm Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Grup Çalışması, Proje Temelli Öğrenme
15 Simülasyon Uygulamaları 5: Monte Carlo İntegral Ders notları 5. bölüm Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Grup Çalışması, Proje Temelli Öğrenme
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Yarıyıl sonu sınavı öncesi konuların tekrarı Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Yarıyıl sonu sınavı öncesi konuların tekrarı Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 0 0 0
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 12 12
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 18 18
Toplam İş Yükü (Saat) 114
Toplam İş Yükü / 25 (s) 4,56
AKTS 5 AKTS