| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bayesçi Veri Analizi | IST5101 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim) Seçmeli @ Veri Bilimi ve Büyük Veri Yüksek Lisans Programı Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Atıf Evren |
| Dersi Veren(ler) | |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bayesçi yöntemler konusunda öğrencilere yüksek lisans seviyesinde bilgi vermektir. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Normal dağılımın Bayesçi analizi. Diğer bazı dağılımların Bayesçi analizi. Hipotez testleri. İki örnek problemi .Korelasyon, regresyon ve varyans analizi. Olabilirlik ilkesi. Bayesçi karar kuramı. Hiyerarşik modeller. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler bazı dağılımların Bayesçi yöntemlerle analizini öğrenirler.
- Öğrenciler Hipotez testlerini öğrenirler.
- Öğrenciler İki-örnek problemlerini öğrenirler.
- Öğrenciler Korelasyon, regresyon ve varyans analizini öğrenirler.
- Öğrenciler Bayesçi karar kuramını öğrenirler.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Temel konular. | Lee, Bölüm 1 |
| 2 | Normal dağılım için Bayesçi çıkarsama. | Lee, Bölüm 2 |
| 3 | Normal dağılım için Bayesçi çıkarsama. | Lee, Bölüm 2 |
| 4 | Diğer bazı çok kullanılan dağılımlar. | Lee, Bölüm 3 |
| 5 | Diğer bazı çok kullanılan dağılımlar. | Lee, Bölüm 3 |
| 6 | Hipotez testleri. | Lee, Bölüm 4 |
| 7 | İki örnek problemleri . | Lee, Bölüm 5 |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Korelasyon, regresyon, varyans analizi. | Lee, Bölüm 6 |
| 10 | Korelasyon, regresyon, varyans analizi. | Lee, Bölüm 6 |
| 11 | Diğer konular. | Lee, Bölüm 7 |
| 12 | Diğer konular. | Lee, Bölüm 7 |
| 13 | Hiyerarşik modeller. | Lee, Bölüm 8 |
| 14 | Gibbs örneklemesi ve diğer sayısal yöntemler. | Lee, Bölüm 9 |
| 15 | Gibbs örneklemesi ve diğer sayısal yöntemler. | Lee, Bölüm 9 |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 2 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 40 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 13 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 7 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 2 | 20 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 25 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 25 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
