DERS ADI

: R İLE VERİ ÇÖZÜMLEME VE GRAFİKLER

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
İST 3108 R İLE VERİ ÇÖZÜMLEME VE GRAFİKLER SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. ENGİN YILDIZTEPE

Dersi Alan Birimler

İstatistik
İstatistik (İ.Ö)

Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilerin R programlama dili ile veri manipülasyonu yapabilmelerini, grafikler, temel hesaplamalar ve istatistiksel prosedürler için program yazabilmelerini sağlayabilmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Dış veri kaynaklarından veri alabilme, verebilme
2   Değişken oluşturma ve manipüle edebilme
3   Temel ve ileri düzey grafikler oluşturabilme
4   Grafiklerin özelliklerini değiştirebilme
5   R daki ileri grafiklerin sözdizimi kurallarını anlayabilme
6   R ile çeşitli istatistiksel çözümlemeleri yapabilme
7   R ile bir Monte Carlo benzetim çalışması yapabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 R sözdizimi kurallarının tekrarı
2 Veri alış-verişi, veri manipülasyonu, özetleme ve bizçimlendirme, kontrol yapıları, koşullu ifadeler
3 Tanımlayıcı istatistikler ve veri özetleme
4 Olasılık ve dağılımlar
5 Rassal veri, yoğunluk ve dağılım fonksiyonları, güven aralığı ve kestirim
6 Hipotez testi
7 base grafik sistemi, temel grafikler, grafik aygıtları
8 base grafik fonksiyonları
9 İleri grafikler; ggplot2
10 İleri grafikler; ggplot2
11 Monte Carlo benzetim çalışması
12 R' daki gelişmeler

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
1. Maindonald, J., & Braun, J. (2010). Data analysis and graphics using R: an example-based approach. Cambridge University Press.
2. Jones, O., Maillardet, R., & Robinson, A. (2014). Introduction to scientific programming and simulation using R. CRC Press.
Yardımcı kaynaklar:
1. Kabacoff, R. (2015). R in Action: Data Analysis and Graphics with R. 2nd Ed. Manning Publications
2. Braun W.J., Murdoch D.J. (2016). A First Course in Statistical Programming with R. 2nd Ed.
Referanslar:
Diğer ders materyalleri: Ders sunumları, R Manuals

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, örnekler ve bilgisayar laboratuarında uygulama.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ1 1. Vize
2 FN Final
3 BNS BNS VZ1 * 0.50 + FN * 0.50
4 BUT Bütünleme Notu
5 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ1 * 0.50 + BUT * 0.50


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların 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 Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: 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 14 1 14
Vize Sınavına Hazırlık 1 21 21
Final Sınavına Hazırlık 1 30 30
Ödev Hazırlama 2 7 14
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 125

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14
ÖK.155
ÖK.255
ÖK.355
ÖK.455
ÖK.53545
ÖK.63545
ÖK.73545