BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| FİZYOTERAPİ VE REHABİLİTASYON (TÜRKÇE) | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| EEE5022 | Uygulamalı İstatistik | Güz | 3 | 0 | 3 | 9 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | İngilizce |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. SAEID KARAMZADEH |
| Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. SELİM ZAİM |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | yok.......... |
| Dersin Amacı: | Bu ders istatistik temel konuları tanıtır ve endüstriyel, tıbbi, mali, enerji ve benzer türde çok büyük boyutlu veri kümeleri için uygulamalarını gerçekleştirerek anlamlı istatistiksel sonuçlar çıkarmayı uygular. Bu ders istatististiki yöntemler ve uygulamaları konusunda kayda değer bir arka planı olmayan lisansüstü öğrencileri içindir. Uygulamaları açık kaynak istatistiksel yazılım olan R üzerinde yapılacaktır. Bu programlama dilini kullanmak için temel bilgiler işlenecektir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; I. İstatistik temel terimlerini belirlemek. II. İstatistikte kullanılan temel yöntemleri ve programlama araçlarını kullanmak ve değişik mühendislik alanlarına uygulama becerisi kazanmak. III. Veri ve ilişkileri keşfetme yeteneği kazandırma. IV. İstatistiki veri içeren sorunlar için hipotez testi gerçekleştirme yeteneği kazandırma. V. İstatistiki veriler üzerinde istatistiksel çıkarsama yapma. |
Dersin İçeriği
| Konular şunlardır: R programlamaya giriş , Örnekleme, Veri Arama, İlişkileri keşfetmek, Olasılık, Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları, Tahmin, Hipotez Testleri, İstatistiksel Çıkarım, Çoklu Test Düzeltme, ANOVA, Kategorik Değişkenler analizi, regresyon analizi, Bayes Analizi, Sağkalım analizi, fazla temsil analizi, Meta analizi. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş | |
| 2) | R İstatistiksel programlamaya giriş | |
| 3) | Dönem projesi | |
| 4) | R ile veri keşfi | |
| 5) | İlişkileri özetleme ve görselleme | |
| 6) | Olasılık ve Rasgele Değişkenler | |
| 7) | Veri kümelerinde kestirim | |
| 8) | Değişik mühendislik uygulamaları için Hipotez Testleri | |
| 9) | Çeşitli alanlardaki büyük veri setleri üzerinden istatistiksel çıkarım | |
| 10) | ANOVA | |
| 11) | Kategorik Değişkenler Analizi | |
| 12) | Regresyon ve Bayes Analizi | |
| 13) | Sağkalım analizi | |
| 14) | Fazla temsil analizi |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Principles of Applied Statistics (Paperback), by D. R. Cox, Christl A. Donnelly 2011 ISBN-10: 1107644453 | ISBN-13: 978-1107644458 |
| Diğer Kaynaklar: | Introductory Statistics with R Peter Dalgaard 2011 ISBN 978-0-387-79053-4 |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 1 | % 30 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 30 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 70 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 42 |
| Proje | 1 | 30 |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 |
| Final | 1 | 50 |
| Toplam İş Yükü | 204 | |
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahip olmak. | 2 |
| 2) | Mesleki uygulamalarında etik ilke ve değerlere uygun davranmayı, temel değer ve sosyal hakların evrenselliğini gözetmek. | 1 |
| 3) | Yaşam boyu öğrenme, sorun çözme ve eleştirel düşünme becerilerini kullanmak. | 4 |
| 4) | Sağlığın korunması, geliştirilmesi ve bakımda, ilgili model/kuramları kullanarak, Fizyoterapi ve Rehabilitasyon gerektiren durumlarda kanıta dayalı uygulamaları tanımlamak ve problem çözme yöntemlerini belirlemek. | 1 |
| 5) | Toplumsal sorumluluk bilinci ile, interdisipliner anlayış içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol almak. | 3 |
| 6) | Birey, aile ve toplumun sağlık eğitim gereksinimlerine yönelik eğitim ve danışmanlık becerisine sahip olmak. | 1 |
| 7) | Toplumun sağlık sorunlarına duyarlı olmak ve çözüm önerileri üretebilmek. | 3 |
| 8) | Güncel, etkili iletişim becerilerini kullanabilmek. | 5 |
| 9) | Fizyoterapi ve Rehabilitasyon uygulamaları için gerekli olan modern alet, teknik ve modaliteleri seçme ve kullanma becerisi; sağlık bilişimi teknolojilerini etkin düzeyde kullanma becerisi kazanmak. | 1 |
| 10) | Sağlık bilimlerine yönelik veritabanları ve bilgi kaynaklarında literatür taraması yapmak, bilgiye erişme ve kullanma becerisi kazanmak. | 1 |
| 11) | En az bir yabancı dili kullanarak alanındaki bilgileri izleme ve meslektaşları ile uluslararası düzeyde iletişim ve işbirliği gerçekleştirebilmek. | 1 |
| 12) | Çağdaş ve profesyonel kimliği ile meslektaşlarına rol model ve yaşadığı topluma örnek olmak. | 4 |