| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İstatistiksel Veri Analizi | BLM3590 | 3 | 5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Nizamettin Aydın |
| Dersi Veren(ler) | Nizamettin Aydın |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Çeşitli problemlerin temel istatistiksel yöntemler kullanılarak çözülmesi |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Temel 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 |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler araştırmalarda elde edilebilecek verileri özellikleri itibariyle tanır.
- Öğrenciler incelenen bir olguda uygun bir veri toplama aracı oluşturur.
- Öğrenciler incelenen bir olguda eldeki veriyi uygun yöntemlerle analize hazırlayabilirler.
- Öğrenciler bir araştırmada araştırmanın amacına ve veri özelliklerine en uygun analiz tekniğini belirleyebilirler.
- Öğrenciler analiz sonucunda mevcut bulgulara göre araştırma problemini değerlendirebilirler.
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 | Giriş - Bilimsel Araştırmalar Bağlamında İstatistiksel Yöntemler. Örnekleme. Gözlemsel Çalışmalar ve Deneyler. Veri Keşfi ve Analiz. İstatiksel Çıkarım. R kullanarak hesaplama. | Evet |
| 2 | Veri Keşfi - Veri Görselleştirme ve Özet İstatistik. Değişken Türleri. Kategorik Değişkenleri Keşfetmek. Nümerik Değişkenleri Keşfetmek. Veri Önişleme. | Evet |
| 3 | İlişkileri Keşfetmek - Değişkenler Arasındaki İlişkileri Görselleştirme ve Özetleme. İki Sayısal Rastgele Değişken Arasındaki İlişkiler. Kategorik Değişkenler Arasındaki İlişkiler. Sayısal ve Kategorik Değişkenler Arasındaki İlişkiler. | Evet |
| 4 | Olasılık - Belirsizlik Ölçütü Olarak Olasılık. Tümleyen, Birleşim ve Kesişim. Ayrık Etkinlikler. Şartlı Olasılıklar. Bağımsız Etkinlikler. Bayes Teoremi. | Evet |
| 5 | Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları - Rassal Değişkenler. Olasılık Dağılımları. Kümülatif Dağılım İşlevi ve quantile. | Evet |
| 6 | Tahmin - Parametre Tahmini. Nokta Tahmini. Örnekleme dağılımı. Güvenilirlik Aralığı. Hata Marjı. | Evet |
| 7 | Hipotez Testi - Popülasyon Ortalamasına İlişkin Hipotez Testleri. İstatistiksel Anlamlılık. t-testlerini kullanarak hipotez testi. Popülasyon Oranı için Hipotez Testi. | Evet |
| 8 | Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı | |
| 9 | Yıliçi Sınavı | Evet |
| 10 | Varyans Analizi (ANOVA) - Giriş. ANOVA Varsayımları. | Evet |
| 11 | Kategorik Değişkenlerin Analizi - Bir Kategorik Değişken İçin Pearson'un χ2 Testi. Pearson'un χ2 Bağımsızlık Testi. Durum Tabloları. | Evet |
| 12 | Regresyon Analizi - Tek İkili Açıklayıcı Değişkenli Doğrusal Regresyon Modelleri. Basit Doğrusal Regresyon Modellerini Kullanan İstatistiksel Çıkarım. Tek Sayısal Açıklayıcı Değişkenli Doğrusal Regresyon Modelleri. Model Varsayımları ve Teşhisi. Çoklu Doğrusal Regresyon. | Evet |
| 13 | Kümeleme - K-means Kümeleme. Hiyerarşik Kümeleme. Kümelemeden Önce Değişkenleri Standartlaştırma. | Evet |
| 14 | Bayes Analizi - Giriş. Önceki ve Sonraki Olasılıklar. Bayes çıkarımı. Tahmin. Hipotez testi. | Evet |
| 15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 3 | 15 |
| Sunum/Jüri | 1 | 10 |
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 35 |
| 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 | 3 | 15 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | 1 | 7 | |
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
