UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZLİ)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. 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:	Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANSÜSTÜ
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)	Matematik ile ilgili kavramları özümseyebilme ve bu kavramları ilişkilendirebilme.
2)	Temel matematiksel beceriler (problem çözme, akıl yürütme, ilişkilendirme, genelleme) ve bu becerilere dayalı yetenekler edinebilme. (Rasyonel düşünme tekniği kazandırabilme)
3)	Eleştirel ve yaratıcı düşünmenin ve problem çözme becerilerinin gelişimi için uygun yöntem ve tekniklerle etkinlikler düzenleyebilme.
4)	Çalışma hayatı ve sosyal yaşam ile ilgili konularda bireysel ve takım çalışmaları yapabilme.
5)	Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve konulara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme.
6)	Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme.
7)	Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme.
8)	Farklı disiplinlerin yaklaşım ve bilgilerini Matematikte kullanabilme.
9)	Matematik alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayabilme, çözüm yöntemi geliştirebilme, çözebilme, sonuçları değerlendirebilme ve gerektiğinde uygulayabilme.
10)	Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilme ve çözümleri taşıyabilme, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceleme ve yorumlama.
11)	Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek
12)	Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek