Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
İstatistiksel Veri AnaliziBLM359038300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği Lisans Programı (2023 versiyon)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüNizamettin Aydın
Dersi Veren(ler)Nizamettin Aydın
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıÇeşitli problemlerin temel istatistiksel yöntemler kullanılarak çözülmesi
Dersin İçeriğiTemel istatistiksel kavramlar, tanımlayıcı istatistik, şartlı olasılık, rasgele değişkenler, tahmin-ayrık-sürekli olasılık modeller, birleşik ve örnek dağılımlar, hipotez testi, güven aralıkları, karmaşıklık matrisi, mantıksal regresyon, doğrusal ve çoklu regresyon ve test teknikleri
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, R.Lyman Ott, Micheal T. Longneckar
  • Biostatistics with R, An Introduction to Statistics Through Biological Data, Babak Shahbaba
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler araştırmalarda elde edilebilecek verileri özellikleri itibariyle tanır.
  2. Öğrenciler incelenen bir olguda uygun bir veri toplama aracı oluşturur.
  3. Öğrenciler incelenen bir olguda eldeki veriyi uygun yöntemlerle analize hazırlayabilirler.
  4. Öğrenciler bir araştırmada araştırmanın amacına ve veri özelliklerine en uygun analiz tekniğini belirleyebilirler.
  5. Öğrenciler analiz sonucunda mevcut bulgulara göre araştırma problemini değerlendirebilirler.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-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-----
PÇ-16-----
PÇ-17-----
PÇ-18-----
PÇ-19-----
PÇ-20-----
PÇ-21-----
PÇ-22-----
PÇ-23-----
PÇ-24-----
PÇ-25-----
PÇ-26-----
PÇ-27-----
PÇ-28-----
PÇ-29-----
PÇ-30-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Giriş - Bilimsel Araştırmalar Bağlamında İstatistiksel Yöntemler. Örnekleme. Gözlemsel Çalışmalar ve Deneyler. Veri Keşfi ve Analiz. İstatiksel Çıkarım. R kullanarak hesaplama.
2Veri Keşfi - Veri Görselleştirme ve Özet İstatistik. Değişken Türleri. Kategorik Değişkenleri Keşfetmek. Nümerik Değişkenleri Keşfetmek. Veri Önişleme.
3İlişkileri Keşfetmek - Değişkenler Arasındaki İlişkileri Görselleştirme ve Özetleme. İki Sayısal Rastgele Değişken Arasındaki İlişkiler. Kategorik Değişkenler Arasındaki İlişkiler. Sayısal ve Kategorik Değişkenler Arasındaki İlişkiler.
4Olasılık - Belirsizlik Ölçütü Olarak Olasılık. Tümleyen, Birleşim ve Kesişim. Ayrık Etkinlikler. Şartlı Olasılıklar. Bağımsız Etkinlikler. Bayes Teoremi.
5Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları - Rassal Değişkenler. Olasılık Dağılımları. Kümülatif Dağılım İşlevi ve quantile.
6Tahmin - Parametre Tahmini. Nokta Tahmini. Örnekleme dağılımı. Güvenilirlik Aralığı. Hata Marjı.
7Hipotez Testi - Popülasyon Ortalamasına İlişkin Hipotez Testleri. İstatistiksel Anlamlılık. t-testlerini kullanarak hipotez testi. Popülasyon Oranı için Hipotez Testi.
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9 Varyans Analizi (ANOVA) - Giriş. ANOVA Varsayımları.
10Kategorik Değişkenlerin Analizi - Bir Kategorik Değişken İçin Pearson'un χ2 Testi. Pearson'un χ2 Bağımsızlık Testi. Durum Tabloları.
11Regresyon Analizi - Tek İkili Açıklayıcı Değişkenli Doğrusal Regresyon Modelleri. Basit Doğrusal Regresyon Modellerini Kullanan İstatistiksel Çıkarım.
12Tek Sayısal Açıklayıcı Değişkenli Doğrusal Regresyon Modelleri. Model Varsayımları ve Teşhisi. Çoklu Doğrusal Regresyon.
13Kümeleme - K-means Kümeleme. Hiyerarşik Kümeleme. Kümelemeden Önce Değişkenleri Standartlaştırma.
14Bayes Analizi - Giriş. Önceki ve Sonraki Olasılıklar. Bayes çıkarımı. Tahmin. Hipotez testi.
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım5
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği45
Ödev315
Sunum/Jüri15
Projeler110
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması134
Derse Özgü Staj
Ödev315
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği46
Projeler120
Sunum / Seminer120
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok