| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İstatistikçiler için Matematiksel Programlama | IST4240 | 2 | 5 | 2 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Ersoy Öz |
| Dersi Veren(ler) | |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Deneysel olarak elde edilen ölçüm sonuçlarının nümerik yolla çözümleyebilme ve değerlendirebilme, Mühendislik , ekonomik ve sosyal olayların regresyın modelini kurmak ve çözmek için gerekli alt yapıyı oluşturma, Regresyon ile optimizasyon arasındaki ilişkiyi inceleme, Takım halinde çalışma yeteneğini geliştirebilme |
|---|---|
| Dersin İçeriği | İstatistiksel problemlerin doğası/Klasik optimizasyon ve matematik programlama/Basit lineer regresyon ve çoklu lineer regresyon analizinin optimizasyonla incelenmesi |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Problemlerin çözümlerinin yaklaşım metodları ile elde edilmesi kavramları bilgisi
- Temel bilgileri aldıktan sonra ilgileneceği konuya kolaylıkla intibak edebilme becerisi
- Takım çalışmalarına kolaylıkla katılabilme becerisi
- Teori bilgi olmaksızın sayısal yöntemle problem çözme becerisi
- İstatistik, Matematik ve Temel mühendislik bilgilerini kullanarak model kurma becerisi
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 | İstatistik problemlerin doğası, Klasik optimizasyon, Matematiksel programlama problemleri, İstatistikte matematiksel programlama | Konu 1 |
| 2 | Lineer regresyon analizi, En küçük kareler regresyonu, Ortalama mutlak sapmanın minimizasyonu (MINMAD), örnekler | Konu 2 |
| 3 | Mutlak sapmanın maksimumunun minimize edilmesi, Diğer tahminler, sapmalar arasındaki mutlak hatanın toplamının minimize edilmesi, mutlak sapmalar arasındaki mutlak farkların toplamının minimizasyonu | Konu 3 |
| 4 | Çoklu lineer regresyon, Kısıtlamalı modellerde en küçük karaler tahmini, eğilimli tahminciler, mutlak sapmanın ortalamasının minimize edilmesi | Konu 4 |
| 5 | MINMAD regresyon için simpleks işlem | Konu 5 |
| 6 | Genel lineer programlama problemi, MINMAD regresyonda dualite, Lineer programlamada dualite | Konu 6 |
| 7 | Sınırlı değişken metodu, örnekler | Konu 6 |
| 8 | Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı | |
| 9 | Sınırlı değişken metodu, örnekler | Konu 6 |
| 10 | MINMAD problemi için alternatif formül, MINMAD kullanarak yansız tahmin, Bir simülasyon çalışması, Mutlak hatanın maksimumunun minimize edilmesi | Konu 7 |
| 11 | MINMAXAD kullanarak yansız tahminin elde edilmesi, MINMAD ve enküçük kareler regresyonunun Konveks kombinasyonu | Konu 8 |
| 12 | Lineer programlama ve regresyon problemlerine uygulanması | Konu 9 |
| 13 | Lineer programlama ve regresyon problemlerine uygulanması | Konu 9 |
| 14 | Mutlak farkalr arasındaki sapmaların toplamımın minimizasyonu, MINMAD kriter kullanarak en iyi regresyonu seçmek | Konu 10 |
| 15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 3 | 30 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| 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 | 14 | 2 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 4 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 3 | 8 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
