Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
TAHMİN VE SİMÜLASYON ANALİZLERİ	İkinci Düzey	B-İKT408		8	5.00	5.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Dersin zorunlu bir ön koşulu bulunmamaktadır. Temel istatistik, matematik ve ekonometri bilgisine sahip olunması önerilmektedir.
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	DOÇ. DR. ALİ GÖKHAN YÜCEL
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	Doç. Dr. Ali Gökhan Yücel
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli	Ders, yüz yüze teorik anlatım ve bilgisayar laboratuvarında gerçekleştirilen uygulamalar yoluyla yürütülmektedir. Teorik konular, gerçek veya örnek veri setleri kullanılarak R programında yapılan uygulamalarla desteklenmektedir.
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, öğrencilere temel programlama ve algoritmik düşünme becerileri kazandırarak belirsizlik içeren gerçek hayat problemlerini simülasyon yöntemleriyle analiz edebilmelerini sağlamaktır. Ders kapsamında öğrencilerin değişkenler, koşullu ifadeler, döngüler ve fonksiyonlar gibi temel programlama yapılarını kullanmaları; rastgele olayları modellemeleri; farklı senaryolar oluşturmaları ve simülasyon sonuçlarını görselleştirerek yorumlamaları amaçlanmaktadır.
Dersin Tanımı	Bu ders; programlamaya giriş, algoritma ve kodlama mantığı, değişkenler, veri türleri, operatörler, koşullu ifadeler, döngüler, fonksiyonlar, rastgele sayı üretimi, veri görselleştirme ve simülasyon modellerinin oluşturulması konularını kapsamaktadır. Ders kapsamında yazı-tura ve zar atma gibi temel olasılık deneyleri ile otel oda kapasitesi, müşteri talebi ve hayat sigortası gibi gerçek hayat problemlerine yönelik simülasyon uygulamaları gerçekleştirilmektedir. Ayrıca, bir kare içerisine rastgele noktalar üretilmesi ve bu noktaların kare içerisindeki çemberin içinde kalma oranından yararlanılması yoluyla π sayısı Monte Carlo simülasyonu kullanılarak tahmin edilmektedir. Elde edilen simülasyon sonuçları tablo ve grafiklerle görselleştirilmekte, karşılaştırılmakta ve yorumlanmaktadır.

Dersin İçeriği

1	Tahmin ve simülasyon kavramlarına giriş; simülasyonun kullanım alanları; algoritmik düşünme ve problem çözme mantığı
2	R programlama ortamının tanıtılması; temel komutlar, değişkenler, veri türleri ve aritmetik işlemler
3	Vektörler, diziler ve temel veri yapıları; veri oluşturma, düzenleme ve özetleme işlemleri
4	İlişkisel ve mantıksal operatörler; koşullu ifadeler ve karar yapıları
5	Döngülerin temel mantığı; for ve while döngülerinin kullanımı
6	Fonksiyon oluşturma ve kullanma; tekrar eden işlemlerin fonksiyonlarla düzenlenmesi
7	Rastgele sayı üretimi; olasılık deneylerinin bilgisayar ortamında modellenmesi; genel tekrar
8	Ara sınav
9	Yazı-tura ve zar atma deneylerinin simülasyonu; teorik ve deneysel olasılıkların karşılaştırılması
10	Monte Carlo simülasyonuna giriş; kare içerisindeki çember yaklaşımıyla π sayısının tahmin edilmesi
11	Simülasyon sonuçlarının tablo ve grafiklerle görselleştirilmesi; frekans dağılımları ve temel grafik türleri
12	Otel oda talebi, rezervasyon ve doluluk oranlarına ilişkin simülasyon uygulamaları
13	Otel işletmelerinde fazla rezervasyon, iptal ve müşteri gelmeme durumlarının simülasyonu
14	Hayat sigortası simülasyonu; ölüm olasılığı, prim geliri ve tazminat ödemelerinin modellenmesi
15	Senaryo ve duyarlılık analizleri; farklı varsayımlar altında simülasyon sonuçlarının karşılaştırılması; genel değerlendirme
16	Final sınavı
17	Final sınavı
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Temel programlama kavramlarını ve algoritmik düşünme mantığını açıklar.
2	R programlama dilinde değişken, veri türü, operatör ve temel veri yapılarını kullanır.
3	Koşullu ifadeler, döngüler ve fonksiyonlar yardımıyla algoritmalar geliştirir.
4	Rastgele sayı üreterek temel olasılık deneylerini bilgisayar ortamında simüle eder.
5	Yazı-tura, zar atma ve benzeri rassal süreçlere ilişkin simülasyon modelleri oluşturur.
6	Monte Carlo simülasyonu kullanarak π sayısı gibi bilinmeyen değerleri tahmin eder.
7	Otel işletmeciliği ve hayat sigortası gibi gerçek hayat problemlerine yönelik simülasyon modelleri kurar.
8	Simülasyon sonuçlarını tablo ve grafiklerle görselleştirir, analiz eder ve yorumlar.
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	6	3	18
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	6	6
Ara sınavlar	1	1	1
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	8	8
Yarıyıl sonu sınavı	1	1	1
Araştırma	4	3	12
Toplam iş yükü			130
AKTS			5.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	100
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
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 sorumlusu tarafından hazırlanan ders notları, R kodları, örnek uygulamalar ve simülasyon dosyaları.
Yardımcı Kaynaklar	Grolemund, G. (2014). Hands-On Programming with R. O’Reilly Media. Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M. ve Grolemund, G. (2023). R for Data Science (2. Baskı). O’Reilly Media.

Ders İle İlgili Dosyalar

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında