Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
---|---|---|---|---|---|---|
Bayesçi Veri Analizi | IST5101 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
Önkoşullar | Yok |
---|
Yarıyıl | Güz, Bahar |
---|
Dersin Dili | İngilizce |
---|---|
Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı |
Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
---|---|
Dersin Koordinatörü | Atıf Evren |
Dersi Veren(ler) | Ali Hakan Büyüklü |
Asistan(lar)ı |
Dersin Amacı | Bayesçi yöntemler konusunda öğrencilere yüksek lisans seviyesinde bilgi vermektir. |
---|---|
Dersin İçeriği | Normal dağılımın Bayesçi analizi. Diğer bazı dağılımların Bayesçi analizi. Hipotez testleri. İki örnek problemi .Korelasyon, regresyon ve varyans analizi. Olabilirlik ilkesi. Bayesçi karar kuramı. Hiyerarşik modeller. |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler bazı dağılımların Bayesçi yöntemlerle analizini öğrenirler.
- Öğrenciler Hipotez testlerini öğrenirler.
- Öğrenciler İki-örnek problemlerini öğrenirler.
- Öğrenciler Korelasyon, regresyon ve varyans analizini öğrenirler.
- Öğrenciler Bayesçi karar kuramını öğrenirler.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Temel konular. | Lee, Bölüm 1 |
2 | Normal dağılım için Bayesçi çıkarsama. | Lee, Bölüm 2 |
3 | Normal dağılım için Bayesçi çıkarsama. | Lee, Bölüm 2 |
4 | Diğer bazı çok kullanılan dağılımlar. | Lee, Bölüm 3 |
5 | Diğer bazı çok kullanılan dağılımlar. | Lee, Bölüm 3 |
6 | Hipotez testleri. | Lee, Bölüm 4 |
7 | İki örnek problemleri . | Lee, Bölüm 5 |
8 | Vize sınavı. | Genel tekrar |
9 | Korelasyon, regresyon, varyans analizi. | Lee, Bölüm 6 |
10 | Korelasyon, regresyon, varyans analizi. | Lee, Bölüm 6 |
11 | Diğer konular. | Lee, Bölüm 7 |
12 | Diğer konular. | Lee, Bölüm 7 |
13 | Hiyerarşik modeller. | Lee, Bölüm 8 |
14 | Gibbs örneklemesi ve diğer sayısal yöntemler. | Lee, Bölüm 9 |
15 | Gibbs örneklemesi ve diğer sayısal yöntemler. | Lee, Bölüm 9 |
16 | Final sınavı. | Genel tekrar. |
Değerlendirme Sistemi
Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | ||
Laboratuar | ||
Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Derse Özgü Staj | ||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
Ödev | 2 | 20 |
Sunum/Jüri | ||
Projeler | ||
Seminer/Workshop | ||
Ara Sınavlar | 1 | 40 |
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 | 3 | |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Arazi Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | |
Derse Özgü Staj | |||
Ödev | 2 | 20 | |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Projeler | |||
Sunum / Seminer | |||
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
Toplam İşyükü : | |||
Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
AKTS Kredisi : |
Diğer Notlar | Yok |
---|