DERS ADI

: Bilgisayarlı İstatistik ve Veri Analizi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
MİF 5016 Bilgisayarlı İstatistik ve Veri Analizi SEÇMELİ 2 0 0 5

Dersi Veren Birim

Tıbbi Bilişim Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. PEMBE KESKİNOĞLU

Dersi Alan Birimler

Tıbbi Bilişim Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Bilgisayarlı İstatistik ve Veri Analizi (Computational Statistics & Data Analysis) dersinin amacı, Tıbbi Bilişim anabilim dalı yüksek lisans öğrencilerine, istatistik ve veri analizi konularının bilgisayarlı uygulama bilgi ve becerisinin kazandırılmasıdır. Ayrıca bu ders öğrenciye bilgisayar ve istatistiği uygulamalı olarak öğreterek; araştırmalardan elde edilen yığınlarla verinin bilgisayar aracılığı ile kolayca analiz edilmesini hedefler. Veri analizi için MATLAB, SAS, R ve istatistik yazılımları kullanımı üzerinde durulacak özellikle MATLAB ile temel veri analizi ve istatistiksel yöntemler, teoriye çok fazla girmeden bir uygulayıcı bakış açısıyla verilecektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   İstatistiksel veri analizinin temel kavramlarını tanımlayabilme.
2   Bilgisayar yardımıyla verileri analiz edebilme.
3   Çeşitli istatistiksel yazılımları kullanabilme.
4   İstatistiksel yöntemleri bilgisayar ortamında uygulayabilme.
5   Analiz sonuçlarını yorumlayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Veri analizi için MATLAB a giriş
2 MATLAB program yazımı(m files)
3 Veri analizi için R program örnekleri
4 R, MATLAB ve SPSS karşılaştırmaları
5 SAS istatistik yazılımı kullanımı
6 MATLAB, R ve SAS programlarında veri setleri oluşturma ve düzenleme
7 Rassal değişkenler, Olasılık ve Dağılımlar(Kesikli ve Sürekli)
8 MATLAB ve R ile Açıklayıcı Veri Analizi (Exploratory Data Analysis-EDA)
9 Ara sınav
10 MATLAB ve R ile Varyans analizi
11 MATLAB ve R ile Lineer Regresyon analizi
12 MATLAB ile Dayanıklı Regresyon (Robust Regression)
13 R ile Dayanıklı Regresyon
14 SPSS ile Lojistik Regresyon (Logistic Regression) analizi uygulamaları, R ile Lojistik Regresyon analizi uygulamaları
15 Final

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
(1) Gentle, J.E., 2002, Elements of Computational Statistics, Springer, ISBN 0387954899.
(2) Martinez, W.L., Martinez, A.R., 2002, Computational Statistics Handbook with MATLAB, Washington D.C., Chapman&Hall/CRC.
(3) Marques De Sa, P.J., 2007, Applied Statistics Using SPSS, Statistica, MATLAB and R, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg.
Yardımcı kaynaklar:
(1) Özdamar, K., 2004, Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi I ve II, Kaan Kitabevi.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sunum/ders anlatımı ve etkileşimli tartışma.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Ara Sınav
2 PRJ Proje
3 FN Final
4 BNS Başarı VZ* 0.30 + PRJ * 0.30 + FN* 0.40
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ* 0.30 + PRJ * 0.30 + BUT* 0.40


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam zorunludur. Derste anlatılan konuları içeren haftalık ödevler verilebilir ve bu ödevler toplanarak değerlendirilebilir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Fakültesi Bilgisayar Bilimleri / İstatistik Bölümü
E-mail: emel.kuruoglu@deu.edu.tr
Tel: 0232 3019510

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 13 2 26
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 2 26
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Final Sınavına Hazırlık 1 15 15
Ödev Hazırlama 1 22 22
1 19 19
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 127

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14PK.15PK.16
ÖK.155
ÖK.245
ÖK.3555
ÖK.4545
ÖK.5