Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5007	Yeniden Örnekleme Yöntemleri	SEÇMELİ	3	0	0	8

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 yeniden örnekleme yöntemleri ve bu yöntemlerin uygulamaları tanıtılacaktır. Yeniden örnekleme yöntemleri gün geçtikçe popülerliği artan ve geleneksel yöntemlere güvenilir bir alternatif sunan bilgisayar yoğun yöntemlerdir. Bu derste, kuramsal konular veri çözümleme ve istatistiksel modelleme uygulamalarıyla ele alınacak, yeniden örnekleme yöntemlerinin uygulamada kullanımı vurgulanacaktır. Kuramsal konuların bilgisayar uygulamalarında R istatistiksel programlama dili kullanılacaktır. R özellikle veri işleme, hesaplama, grafiksel gösterim ve istatistiksel yöntemler için tasarlanmış tümleşik bir yazılımdır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Yeniden örnekleme yöntemlerinin doğru kullanabilme,
2	Bu yöntemlerin kullanılmasını gerektiren sebepleri anlayabilme,
3	Permütasyon testlerinin ve bootstrap yöntemlerin kavrayabilme,
4	Güven aralığı oluşturmada bootstrap yöntemleri kullanabilme,
5	Bootstrap hipotez testlerinin kullanabilme,
6	Regresyon modellerinde bootstrap kullanabilme,
7	Gerçek veri problemlerinde yeniden örneklemeyi kullanabilme,
8	Yeniden örnekleme uygulamalarıyla benzetim çalışmaları yapabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	R ile programlama; R ile hesaplama, Operatörler, Değer atama, Nesneler ve veri yapıları, Veri alma/verme, Kontrol yapıları ve akış kontrol
2	Fonksiyonlar ve fonksiyonel programlama; Hazır fonksiyonlar, Fonksiyon yazma
3	R ile istatistiksel çözümleme; Olasılık dağılımları, Rassal veri türetme, Kestirim için Monte Carlo yöntemleri
4	Yeniden örneklemeye genel bakış; Permütasyon testleri, Bootstrap yöntemi
5	Jacknife yöntemi
6	Bootstrap yöntemi; Standart hatanın bootstrap kestirimi, Ödev 1
7	Parametrik ve parametrik olmayan bootstrap
8	Bootstrap Güven Aralıkları; Standart bootstrap güven aralığı, Yüzdelik güven aralığı, Bootstrap-t güven aralığı
9	BC ve BCa güven aralığı, Güven aralığı oluşturmada diğer yöntemler, Ödev 2
10	Hipotez Testi; Permütasyon testleri, Bootstrap hipotez testi
11	Regresyon modellerinde Bootstrap; Çiftlerle Bootstrap
12	Regresyon modellerinde Bootstrap; Artıklarla Bootstrap
13	İlgili Yöntemler; Balanced bootstrap, Jacknife-after-bootstrap, Cross validation, .632 bootstrap , Ödev 3
14	Benzetim çalışmaları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynaklar :
Efron B., Tibshirani, R.J., An Introduction to the Bootstrap , Chapman&Hall, 1993.
Davison, A. C. & Hinkley, D. V., Bootstrap Methods and their Application , Cambridge University Press, 1997.
Yardımcı kaynaklar:
Zieffler A.S., Harring, R.H., Long J.D., Comparing Groups Randomization and Bootstrap Methods Using R , Wiley, 2011.
Manly, B.F.J, Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology , Chapman&Hall, 2007.
Chernick M.,R., Bootstrap Methods , Wiley, 2008.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Dersler, kaynak kitaplardaki teorik kavramların seçilen çok sayıda sayısal örnek ve bilgisayar uygulamaları ile açıklanması biçiminde yapılandırılmıştır. Ders anlatımı, ödevler, problem çözümü ve bilgisayar uygulamaları olacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

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

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların ve ödevlerin değerlendirilmesi.

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

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

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	13	2	26
Final Sınavına Hazırlık	1	48	48
Ödev Hazırlama	3	25	75
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			193

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.4	PK.5	PK.10
ÖK.1	4	5	5	4
ÖK.2	4	5	5	4
ÖK.3	4	5	5	4
ÖK.4	4	5	5	4
ÖK.5	4	5	5	4
ÖK.6	4	5	5	4
ÖK.7	4	5	5	4
ÖK.8	4	5	5	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI