| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bilgisayar Destekli Çıkarsama Yöntemleri | IST6121 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Gülhayat Gölbaşı Şimşek |
| Dersi Veren(ler) | Gülhayat Gölbaşı Şimşek |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bilgisayar destekli istatistiksel çıkarım yöntemleri hakkında bilgi vermek |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Ampirik Bayesyen Yöntemler; James–Stein Tahmini; Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller Ve Regresyon Ağaçları; Jackknife Ve Bootstrap Yöntemleri; Bootstrap Güven Aralıkları; Blok Bootstrap; Büyük Veride Hipotez Testleri Ve Yanlış Çıkarsama; Seyrek Modelleme; Çapraz Geçerlilik; Rastgele Orman Ve Boosting; Sinir Ağları Ve Derin Öğrenme; Destek Vektör Makinaları; Kernel Yöntemleri. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Bilgisayar destekli çıkarsama yöntemlerinin gerekliliğini kavrama
- Bilgisayar destekli çıkarsama yöntemlerinin çeşitliliğini kavrama
- Bilgisayar destekli çıkarsama yöntemlerinin amaçlarını kavrama
- Bilgisayar destekli çıkarsama yöntemleri arasında seçim yapma
- Bilgisayar destekli çıkarsama yöntemlerinin performanslarını belirleme
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - | - |
| PÇ-4 | - | - | - | - | - |
| PÇ-5 | - | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - | - |
| PÇ-8 | - | - | - | - | - |
| PÇ-9 | - | - | - | - | - |
| PÇ-10 | - | - | - | - | - |
| PÇ-11 | - | - | - | - | - |
| PÇ-12 | - | - | - | - | - |
| PÇ-13 | - | - | - | - | - |
| PÇ-14 | - | - | - | - | - |
| PÇ-15 | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Klasik ve Modern Çıkarsama Yöntemlerine Genel Bakış | |
| 2 | Ampirik Bayesyen Yöntemler | |
| 3 | James–Stein Tahmini | |
| 4 | Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller ve Regresyon Ağaçları | |
| 5 | Jackknife ve Bootstrap Yöntemleri | |
| 6 | Bootstrap Güven Aralıkları | |
| 7 | Blok Bootstrap | |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Büyük Veride Hipotez Testleri, Yanlış Çıkarsama Oranı | |
| 10 | Seyrek Modelleme | |
| 11 | Çapraz Geçerlilik | |
| 12 | Rastgele Orman ve Boosting | |
| 13 | Sinir Ağları ve Derin Öğrenme | |
| 14 | Destek Vektör Makinaları | |
| 15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 1 | 20 |
| Sunum/Jüri | 1 | 20 |
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| 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 | 3 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 1 | 90 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | 1 | 10 | |
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 22 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 24 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
