Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
BAYESGİL İSTATİSTİK	Üçüncü Düzey	ENM 537		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	---
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	DOÇ. DR. SELDA KAPAN ULUSOY
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
2
3
4
5
6
7
8
9
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	Ders notları
Yardımcı Kaynaklar	Bayesian Data Analysis. Andrew Gelman

Ders İle İlgili Dosyalar