Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5065	AÇIKLAYICI VERİ ÇÖZÜMLEMESİ	SEÇMELİ	3	0	0	7

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ ENGİN YILDIZTEPE

Dersi Alan Birimler

İstatistik Bütünleşik Doktora
İstatistik Doktora
İstatistik Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Bu derste, açıklayıcı veri çözümlemesinde kullanılan grafiksel yöntemlerin ve yeni yaklaşımların R uygulamalarıyla öğrencilere aktarılması hedeflenmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Grafiklerin oluşturulması ve yorumlanması
2	Veri çözümlemesi için açıklayıcı ve destekleyici yaklaşımların ikili rolünü anlayabilme
3	Veri çözümlemesi için strateji geliştirebilme
4	Nicel çözümlemelerin sonuçlarını yorumlayabilme
5	Makale ve tezler için grafikler geliştirebilme
6	Veri çözümleme ve grafikler için R kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Temel konuların tekrarı, R programına giriş
2	Olasılık dağılımları
3	Grafiksel yöntemler, Histogram, Scatter plot, Kutu grafikleri ve yığın karşılaştırması
4	Veri dönüştürme
5	Yoğunluk kestirimi
6	İleri grafik sistemleri, lattice
7	İleri grafik sistemleri, ggplot2
8	Grafik aygıtları
9	Kümeleme
10	Artıkları incelemek, Artıklar ve uyum
11	Konum tahmin edicileri karşılaştırma: budanmış ortalamalar, medyan, Dayanıklı kestirici seçme
12	Monte Carlo teknikleri
13	Bootstrap, Jackknife, çapraz geçerlilik.
14	Öğrenci sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. D. C. Hoaglin, F. Mosteller, J. W. Tukey, Understanding Robust And Exploratory Data Analysis, 2000.
2. Tukey J. W. Exploratory Data Analysis, Addison Wesley, 1977.
3. Chang, W., R Graphics Cookbook, 2012.
4. Kabacoff, R.I., R in Action, 2011.
5. Maindonald, J., Braun, W.J., Data Analysis and Graphics Using R, 2010.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, uygulamalar ve ödevler.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	ÖDEV
2	DKT	DERSE KATILIM
3	YSS	YIL SONU SINAVI
4	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.40 +DKT * 0.10 + YSS * 0.50
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.40 +DKT * 0.10 + BUT * 0.50

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavlar, derse katılım, ödev/sunum.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü B261/1
e-posta: engin.yildiztepe@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 86 04

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Salı 16:00 - 17:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	1	14
Sunum Hazırlama	1	30	30
Final Sınavına Hazırlık	1	45	45
Ödev Hazırlama	1	40	40
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			173

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.10
ÖK.1	5	5	4	3	3	2	2
ÖK.2	5	5	5	3	3	2	2
ÖK.3	5	5	5	3	3	2	2
ÖK.4	5	5	5	3	3	2	2
ÖK.5	5	5	4	3	3	2	2
ÖK.6	5	5	4	3	3	2	2

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI