| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9301196242016 | İstatistiksel Hesaplama Yöntemleri | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 7,00 |
Doktora
Türkçe
İstatistiksel paket programlarında mevcut olmayan özel yöntemlerin uygulanmasının ve simülasyonlarının bilgisayar ortamında nasıl yapılacağı öğretilecektir. Bunun dışında Matlab programında mevcut olan istatistiksel modüller yardımı ile çeşitli istatistiksel analiz yöntemleri de uygulanacaktır.
Dr. Öğr. Üyesi Hakan Savaş SAZAK
| 1 | Matlab programını bilme |
| 2 | Matlabda istatistik toolbox kullanımını bilme |
| 3 | Matlab programı ile istatistiksel program yazımını bilme |
| 4 | Örnekleme terminolojilerini bilme |
| 5 | Rasgele değişken üretme tekniklerini bilme |
| 6 | Q-Q grafiklerini, kutu grafiklerini, serpme diyagramlarını oluşturabilme |
| 7 | Monte Carlo yöntemi ile simülasyon yapabilme |
| 8 | Tahmin edicilerin ve testlerin Monte Carlo yöntemi ile karşılaştırılmasını yapabilme |
| 9 | Bootstrap yöntemlerini bilme |
| 10 | Olasılık yoğunluk tahminini yapabilme |
Birinci Öğretim
Yok
Yok
Matlab programına giriş, genel kavramlar Matlab istatistik toolbox kullanımı Matlab programı ile istatistiksel program yazımı Örnekleme terminolojileri Rasgele değişken üretme teknikleri Q-Q grafikleri, kutu grafikleri, serpme diyagramları Monte Carlo yöntemi ile simülasyon Tahmin edicilerin ve testlerin Monte Carlo yöntemi ile karşılaştırılması Bootstrap yöntemleri Olasılık yoğunluk tahmini İstatistiksel yapı belirlenmesi Monte Carlo yöntemi ile Markov zinciri Uzaysal istatistikler Parametrik olmayan regresyon
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Matlab programına giriş, genel kavramlar | ||
| 2 | Matlabda matris işlemleri ve grafik teknikleri | ||
| 3 | Matlabda istatistiksel toolbox kullanımı | ||
| 4 | Matlabda istatistiksel programlama | ||
| 5 | Matlabda istatistiksel programlama (devam) | ||
| 6 | Örnekleme terminolojileri, örnekleme dağılımı | ||
| 7 | Monte Carlo yöntemi ile simülasyon | ||
| 8 | Çeşitli tahmin edicilerin Monte Carlo yöntemi ile karşılaştırılması | ||
| 9 | Ara sınav | ||
| 10 | İstatistiksel dağılımlar arası geçişler, rasgele değişken üretme teknikleri | ||
| 11 | Rasgele değişken üretme teknikleri (devam) | ||
| 12 | Q-Q grafiği, kutu grafiği, serpme diyagramı | ||
| 13 | Bootstrap yöntemi | ||
| 14 | Veri setinin histogramı kullanılarak verinin olasılık yoğunluk fonksiyonunun araştırılması | ||
| 15 | Çeşitli testlerin güçlerinin hesaplanması, simule edilmiş değerlerle karşılaştırılması ve grafiklerinin çizdirilmesi | ||
| 16 | Final sınavı |
Computational Statistics Handbook with MATLAB (Martinez, W.L. & Martinez, A.R., 2002., Chapman & Hall/CRC) Understanding Robust and Exploratory Data Analysis (Hoaglin, D.C., Moesteller, F. & Tukey, J.W., 1983, John Wiley & Sons Inc.) The Matlab 5 Handbook (Enander, E.P. & Sjöberg, A., 1999, Addison-Wesley) Computational Statistics (Givens, G. H. & Hoeting, J.A., 2005, Wiley-Interscience)
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Yok
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 70 | 70 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 100 | 100 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 216 | ||
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | |
| ÖÇ 1 | 3 | |||||
| ÖÇ 2 | 2 | |||||
| ÖÇ 3 | 3 | |||||
| ÖÇ 4 | 2 | 3 | ||||
| ÖÇ 5 | 3 | 5 | 3 | |||
| ÖÇ 6 | 3 | 5 | 2 | 1 | ||
| ÖÇ 7 | 4 | 5 | 2 | |||
| ÖÇ 8 | 1 | 3 | 3 | |||
| ÖÇ 9 | 2 | 3 | 3 | 2 | 2 | 3 |
| ÖÇ 10 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 |