BİS541 Introductıon to R Programme

4 ECTS - 1-3 Duration (T+A)- . Semester- 2 National Credit

Information

Code BİS541
Name Introductıon to R Programme
Term 2023-2024 Academic Year
Semester . Semester
Duration (T+A) 1-3 (T-A) (17 Week)
ECTS 4 ECTS
National Credit 2 National Credit
Teaching Language Türkçe
Level Yüksek Lisans Dersi
Type Normal
Mode of study Yüz Yüze Öğretim
Catalog Information Coordinator


Course Goal / Objective

To teach the solution and interpretation of statistical problems using the R programming language.

Course Content

This course aims to teach the R programming language and using the R-language to teach the student the computer aided solution of problems related to statistics and probability theory.

Course Precondition

none

Resources

R Yazılımına Giriş Özlem İlk ODTÜ GELİŞTİRME VAKFI YAYINCILIK - AKADEMİK KİTAPLAR

Notes

İstatistikte R ile programlama, 2014, Necmi Gürsakal, Dora Yayıncılık 2. A Tiny Handbook of R, Mike Allerhand, 2011, Springer-Verlag.


Course Learning Outcomes

Order Course Learning Outcomes
LO01 Gains the ability to use the R programming language.
LO02 Is able to generate random numbers using R program.
LO03 Is able to make applications with Normal, log-normal and gamma probability distributions.
LO04 Can draw graphs with R program.
LO05 Can do statistical hypothesis testing with R.
LO06 Can write functions for statistical analysis with R.


Relation with Program Learning Outcome

Order Type Program Learning Outcomes Level
PLO01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Students comprehends the fundamentals of statistical theory related to the field of health ( probability and bayesian biostatistics). 5
PLO02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Students explain demographic terminologies and statistical methods in the field of health sciences. 4
PLO03 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Students understand and use medical terminology.
PLO04 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Students collect data from research studies, analyze, and make inferences
PLO05 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Students knows the system of international classification of diseases, obtain and analyze hospital statistics.
PLO06 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Students design scientific research studies in order to give response to the problem arising from health and clinical sciences
PLO07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Students select the appropriate statistical procedure for analysis , apply and make inferences. 5
PLO08 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Students use the necessary statistical packages for analysis, if necessary write and develop software. 5
PLO09 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Students follow the latest development in medical informatics and employ frequently used tools and methods.
PLO10 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Students design health survey, determine the sampling method and conduct the survey
PLO11 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Students select and use proper statistical procedure for diagnosis and in making inferences for the data in health and clinical medicine and provide consultance to clinicians in the field. 4
PLO12 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Students develop the ability of critical thinking, make a conclusion with a critical approach to the evidence 4
PLO13 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Students apply analytical procedure to frequently used survival data, multivariate procedure and regression techniques. 5
PLO14 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Students provide consulting services by using effective communication skills; take part in research teamworks; defend the ethical rules.
PLO15 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Students explain the fundamental terminologies in epidemiology, guide researchers conducting field survey and clinical studies, develop methodologies in determining disease risk factor and disease burden and advise for choosing proper diagnostic test.


Week Plan

Week Topic Preparation Methods
1 Introduction to R programming reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
2 Data structures and data entry in R reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
3 Mathematical and statistical operations using vector, matrix and data frames reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap
4 Graphics using R reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
5 Random number simulation from various probability distributions reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma
6 Solving various probability problems with simulation in R reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, Soru-Cevap
7 Writing a function in R reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap, Tartışma
8 Mid-Term Exam none Ölçme Yöntemleri:
Ödev
9 Crosstabs reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
10 Hypothesis testing for one and two samples reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
11 Writing functions for hypothesis testing for one and two samples. reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap, Tartışma
12 One-way analysis of variance and writing the function reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap
13 Linear regression analysis and function writing reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap
14 Power comparison of t-test and Mann-Whitney test in independent groups. reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma, Gösteri
15 Type-II error comparison of t-test and Mann-Whitney test in independent groups. reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma, Gösteri
16 Term Exams none Ölçme Yöntemleri:
Ödev
17 Term Exams none Ölçme Yöntemleri:
Proje / Tasarım


Student Workload - ECTS

Works Number Time (Hour) Workload (Hour)
Course Related Works
Class Time (Exam weeks are excluded) 14 4 56
Out of Class Study (Preliminary Work, Practice) 14 2 28
Assesment Related Works
Homeworks, Projects, Others 0 0 0
Mid-term Exams (Written, Oral, etc.) 1 8 8
Final Exam 1 16 16
Total Workload (Hour) 108
Total Workload / 25 (h) 4,32
ECTS 4 ECTS

Update Time: 22.05.2023 11:18