ISB561 İstatistiksel Hesaplama

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

Genel Bilgi

Kod ISB561
Ad İstatistiksel Hesaplama
Yarıyıl . Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Yüksek Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. ALİ İHSAN GENÇ


Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilere programlama temelli istatistiksel hesaplama yöntemlerini kazandırmaktır.

Dersin İçeriği

R programının temelleri, dağılımlardan simülasyonla veri üretimi, büyük sayıların zayıf kuralı, yaklaşık integral hesaplama, Monte Carlo yöntemleri, bootstrap ve jackknife yöntemleri, MCMC yöntemi

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

Statistical Computing with R, Maria L. Rizzo, First Edition (Chapman and Hall/CRC The R Series), 2007.

Notlar

Using R for Introductory Statistics, John Verzani, Chapman and Hall/ CRC, Boca Raton, 2005.


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Verilen bir dağılımdan bir rastgele sayı üretir.
ÖÇ02 İstatistiksel sonuç çıkarsamada Monte Carlo yöntemlerini uygular.
ÖÇ03 İntegralleri yaklaşık hesaplar.
ÖÇ04 Güven aralıklarını yaklaşık hesaplar.
ÖÇ05 MCMC yöntemlerini nokta tahmininde kullanır.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Olasılık ve İstatistik konularında derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptirler 5
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistik alanında doktora planları yapabilecek bilgilere sahiptirler. 3
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistikte kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. 4
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistikte kullanılan yöntemler hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. 4
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Matematik, Olasılık ve İstatistik konularında bilimsel araştırma yaparlar.
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel problemleri işaret eder, çözmek için yöntem geliştirir. 3
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel problemleri çözümlemede yenilikçi yöntemler uygular. 2
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Alanında karşılaştığı problemleri analitik modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular. 2
PÖÇ09 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgiye erişir ve bununla ilgili kaynak araştırması yapar.
PÖÇ10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
PÖÇ11 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Sorumluluk alma özgüvenine sahiptir.
PÖÇ12 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu çalışmalarıyla gösterir.
PÖÇ13 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Kendini istatistikte ve ilgili alanlarda sürekli yeniler.
PÖÇ14 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Türkçe ve İngilizce sözlü ve yazılı iletişim kurar.
PÖÇ15 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
PÖÇ16 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Verilerin toplanması, işlenmesi, kullanılması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. 4
PÖÇ17 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği İstatistik uygulamaları için gereken donanım ve yazılımları kullanır. 5


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 R sistemine giriş, R sisteminde fonksiyonlar, düzyazı dosyaları, paketler, grafikler. Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
2 Rastgele sayı üretme yöntemleri, ters dönüşüm yöntemi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
3 Kabul-ret yöntemi, dönüşüm yöntemi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
4 Çok değişkenli veri grafikleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
5 Kontur grafikleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
6 Monte Carlo integrali Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
7 Varyans indirgemesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
8 Ara Sınav Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Ölçme Yöntemleri:
Ödev
9 İstatistiksel sonuç çıkarsamada Monte Carlo yöntemleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
10 Bootstrap ve Jackknife Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
11 Permütasyon testleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
12 MCMC yöntemleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
13 Olasılık yoğunluk fonksiyonu tahmini Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
14 Maksimum olabilirlik yöntemi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
15 EM algoritması Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Ölçme Yöntemleri:
Ödev
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Ölçme Yöntemleri:
Ödev


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 5 70
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 0 0 0
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 15 15
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 30 30
Toplam İş Yükü (Saat) 157
Toplam İş Yükü / 25 (s) 6,28
AKTS 6 AKTS