GMK611 - KONUMSAL VERİ İSTATİSTİĞİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| KONUMSAL VERİ İSTATİSTİĞİ | GMK611 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 8 |
| Önkoşul(lar)-var ise | ||||||
| Dersin Dili | İngilizce | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Soru-Yanıt | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Dr. Öğretim Üye. Murat DURMAZ | |||||
| Dersin amacı | Geomatik mühendisliği alanında matematiksel problemlerin formüle edilmesi ve çözümü için bilinen yöntemlerin yanında yeni yöntemleri, matematiksel modelleri ve istatiksel sistemleri tasarımlayabilme, geliştirebilme ve uygulama kabiliyetine sahip mühendisler yetiştirmek. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Coğrafi veri istatistiklerine giriş. Coğrafi veri örneklemesi. Lineer sistemler. Olasılık ve istatistik teorisi. Coğrafi veriler için olasılık ve istatistik modelleri. Geomatikte kullanılan süreksiz ve sürekli istatistiksel dağılımlar. İstatistiksel ölçümlerle ilişkili parametre tahmini, konumsal korelasyon ve regresyon analizi. Hipotez testleri ve Geomatikteki uygulamaları. En küçük kareler yöntemi teorisi ve doğruluk analizi. Kriging, Kalman ve Bayes teknikleri ve Geomatikteki uygulamaları. | |||||
| Kaynaklar | Hengl, T. (2009) A Practical Guide to Geostatistical Mapping, 270 p., Ripley, B.D. (2004) Spatial Statistics, 260 p., Bardossy, A. (2008) Introduction to Geostatistics, 134 p., Cressie, N., Wikle, C.K. (2011) Statistics for spatio-temporal data, 571 p. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Coğrafi veri istatistiklerine giriş |
| 2. Hafta | Coğrafi veri örneklemesi |
| 3. Hafta | Lineer sistemler |
| 4. Hafta | Olasılık ve İstatistik teorisi |
| 5. Hafta | Coğrafi veriler için olasılık ve istatistik modelleri |
| 6. Hafta | Geomatikte kullanılan süreksiz ve sürekli istatistiksel dağılımlar |
| 7. Hafta | İstatistiksel ölçümlerle ilişkili parametre tahmini, konumsal korelasyon ve regresyon analizi |
| 8. Hafta | Ara sınav |
| 9. Hafta | Hipotez testleri ve Geomatikteki uygulamaları |
| 10. Hafta | Hipotez testleri ve Geomatikteki uygulamaları |
| 11. Hafta | En küçük kareler yöntemi teorisi ve doğruluk analizi |
| 12. Hafta | En küçük kareler yöntemi teorisi ve doğruluk analizi |
| 13. Hafta | Kriging, Kalman ve Bayes teknikleri ve Geomatikteki uygulamaları |
| 14. Hafta | Kriging, Kalman ve Bayes teknikleri ve Geomatikteki uygulamaları |
| 15. Hafta | Geneş sınavına hazırlık |
| 16. Hafta | Genel Sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 14 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 2 | 10 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 5 | 70 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 2 | 30 | 60 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 30 | 30 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü | 32 | 98 | 232 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Çalıştığı bilim alanında bilimsel bir araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirebilme ve yorumlayabilme. | X | ||||
| 2. Araştırma alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların olası kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibi olma. | X | ||||
| 3. Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olabilme, gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenme becerisine sahip olma. | X | ||||
| 4. Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirebilme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulayabilme | X | ||||
| 5. Yeni ve/veya özgün fikirler ve yöntemler geliştirebilme; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme. | X | ||||
| 6. Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulayabilme; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme. | X | ||||
| 7. Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel sonuçlarını betimleyebilme. | X | ||||
| 8. Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlayabilme ve uygulayabilme; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümleyebilme ve yorumlayabilme. | X | ||||
| 9. Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme. | X | ||||
| 10. Çalışmalarının metodoloji ve sonuçlarını, ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak paylaşma. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek