Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
R YAZILIMINA GİRİŞ	İkinci Düzey	SBE 517	Seçmeli	1	8.00	8.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	YOK
Eğitimin Dili	TÜRKÇE
Koordinatör	PROF. DR. GÖKMEN ZARARSIZ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	YOK
Dersin Veriliş Şekli	Uygulamalı
Dersin Amacı	Bu derste son yıllarda en çok kullanılan açık kodlu istatistik program olan R program öğrencilere kavratılmaya çalışılacaktır.
Dersin Tanımı	Açık kodlu istatistik program olan R programının; matığı ;programda ihtiyaç duyulan paketlerin yüklenmesi ; istatistiksel analizlere ait paket kullanımı; grafik hazırlanması, similasyon çalışmalrında kullanılan kuramsal dağılımlara ait verilerin üretilmesi ayrıntılı olarak anlatılır.

Dersin İçeriği

1	R Program kurulumu ve temel paketlerin programa yüklenmesi.
2	R Programlama Dilinin Esasları-1 (Vektörler, Matrisler, Listeler, Elektronik Tablolar)
3	R Programlama Dilinin Esasları-1 (Vektörler, Matrisler, Listeler, Elektronik Tablolar)
4	Veri Manipülasyonu, Yeniden Düzenlenmesi ve Farklı Programlardan Veri Aktarımı-1
5	Veri Manipülasyonu, Yeniden Düzenlenmesi ve FarklımProgramlardan Veri Aktarımı-2
6	R''da Fonksiyon Kullanımı
7	R''da Tanımlayıcı statistiksel Analizler
8	R Grafiklerine Genel Bakış
9	Standart ve leri Düzey Grafik Fonksiyonları
10	Kuramsal Dağılımlar ve Yapay Veri Üretilmesi-2
11	Hipotez Testleri-1-2
12	R''da Basit Doğrusal Regresyon Analizi ve Uygulamaları
13
14
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	SUNUMLAR
2	YAPILAN SUNUMLARIN RAPORLANMASI
3
4
5
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahiptir.
2	Mesleki etik ilke ve değerlere uygun davranır
3	Sunum ve aktarma becerisi kazanır,
4	Biyoistatistik Ana bilim alanında uzmanlık düzeyinde yeterli bilgi birikimine sahip olur,
5	Bilimsel bakışa sahip olur,
6	Bilimsel bir çalışmanın nasıl planlanıp yürütüleceğini öğrenir,
7	Saha çalışmalarında bilgi, görgü ve beceri kazanır
8	Bilimsel yenilikleri takip eder,
9	Bağımsız çalışma ve işbirliği yapabilme becerisine sahip olur,
10	Sorgulayıcı, araştırıcı ve gözlemci niteliklere sahip olur,
11	Karşılaşılan sorunlara çözümsel bakış açısı kazanır,
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	6	36
Sunum / Seminer hazırlama	4	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	8	8
Ara sınavlar	1	1	1
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	6	6	36
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	12	12
Yarıyıl sonu sınavı	1	1	1
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			178
AKTS			7.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

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

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	1. W.N. Veneables, D.M. Smithand the R Development Core Team, An Introduction to R, R project, 2008 2. Michael J. Crawley, The R Book, John Wiley & Sons Inc., 2007. 3. Joaquim P.Marques de Sa, Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB and R, Springer Berlin Heidelberg, New York,2007. 4. Brian S. Everitt, An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis, Springer-Verlag London Linmited, 2005. 5. Robert Gentleman et al., Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor, 2005 6. Phil Spector, Data Manipulation with R, Springer- Verlag, 2008 7. Peter Delgaard, Introductry Statistics with R, Springer-Verlag, 2002
Yardımcı Kaynaklar

Ders İle İlgili Dosyalar