Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
BAYESGİL İSTATİSTİK İkinci Düzey ENM 537 Seçmeli 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri ---
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DOÇ. DR. SELDA KAPAN ULUSOY
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı ---
Dersin Veriliş Şekli Teorik, yüz yüze
Dersin Amacı Bayesgil istatistiğin temellerinin öğrenilip problem çözümünde kullanılması
Dersin Tanımı Olasılığın farklı yorumları, öncüldağılım, olabilirlik fonksiyonu, soncul dağılım, conjugate dağılımlar, Markov Chain Monte Carlo yöntemleri

Dersin İçeriği
1 Olasılığın yorumları
2 Koşullu olasılık ve Bayes teoremi
3 Öncül dağılım, olabilirlik fonksiyonu, soncul dağılım, kestirimci dağılım
4 Öncül dağılım, olabilirlik fonksiyonu, soncul dağılım, kestirimci dağılım
5 Conjugate öncül dağılımlar
6 Oranlar için Modeller
7 İki oranın karşılaştırılması
8 Vize
9 Ortalama için modeller
10 İki ortalamanın karşılaştırılması
11 Uzman görüşünün alınması
12 Soncul dağılımın benzetim yolu ile bulunması
13 Markov Chain Monte Carlo yöntemleri
14 Markov Chain Monte Carlo yöntemleri
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Bayesgil istatistiğin temel kavramlarının öğrenilmesi
2 Problem çözümünde Bayesgil yöntemlerin kullanılabilmesi
3
4
5
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Uzmanlığını kullanarak endüstri mühendisliği problemlerini tanımlayabilme ve yenilikçi çözümler üretebilme becerisi kazanır.
2 Alanında karşılaşılabilecek sorunları tanımlayarak uygun modelleme yöntemleri ile çözme becerisi kazanır.
3 Konusunda, ulusal ve uluslararası düzeydeki bilimsel çalışmaları takip ederek alanındaki bilimsel ve teknolojik gelişmeleri derinlemesine izleyebilme yeteneği kazanır.
4 Sistemlerin modellenmesi, benzetimi ve matematiksel ifade etme yeteneği kazanır. Endüstri Mühendisliği problemlerini inceleyebilmek için deneyler tasarlama, gerçekleştirme, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama yeteneği kazanır.
5 Endüstri Mühendisliği problemlerini inceleyebilmek için deneyler tasarlama, gerçekleştirme, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama yeteneği kazanır.
6 Disiplinler arası yapıdaki problemleri çözmek için disiplinler arası takımlara ulaşarak onlarla işbirliği yapabilme yeteneği kazanır.
7 Fakülte çalışanı birisinin gözetimi altında sunulabilir bir çalışma yapma yeteneği kazanır.
8 Endüstriyel ve sistemsel teknik bilgileri profesyonel seviyede yazılı, sözlü ve iş grafikleri formatında iletebilme yeteneği kazanır.
9 Bilimsel yayın yapabilme yeteneği kazanır.
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Ödevler 1 10 10
Sunum / Seminer hazırlama 1 10 10
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 30 30
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 30 30
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 15 15
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     185
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 50
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı ---
Yardımcı Kaynaklar ---

Ders İle İlgili Dosyalar