İST637 - BENZETİM TEKNİKLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyılı Teori
(saat/hafta)		 Uygulama
(saat/hafta)		 Yerel Kredi AKTS
BENZETİM TEKNİKLERİ İST637 2. Yarıyıl 3 0 3 8
Önkoşul(lar)-var iseYok
Dersin DiliTürkçe
Dersin TürüSeçmeli 
Dersin verilme şekliYüz yüze 
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleriAnlatım
Tartışma
Soru-Yanıt
 
Dersin sorumlusu(ları)Prof.Dr.Nursel Koyuncu 
Dersin amacıBu dersin amacı öğrencilerin rasgele sayı kavramını kavramasını, çeşitli kesikli ve sürekli dağılımlardan rasgele veri üretebilmesini, olasılıksal süreçlerin benzetimini yapabilmesini, sistem kavramını öğrenmesini, model üzerinden ve olay üzerinden sistem benzetimi yapabilmesini, benzetim çıktılarının çözümleyebilmesini ve yorumlayabilmesini sağlamaktır.  
Dersin öğrenme çıktıları
  1. Bu dersin sonunda öğrenci;
  2. 1. Rasgele sayı kavramını bilir,
  3. 2. Sistem kavramını bilir,
  4. 3. Çeşitli kesikli ve sürekli tek değişkenli ve çok değişkenli dağılımlardan rasgele sayı üretmeyi bilir,
  5. 4. Olasılıksal süreç benzetimi yapar
  6. 5. Olay üzerinden sistem benzetimi yapar,
  7. 6. Model üzerinden sistem benzetimi yapar,
  8. 7. Benzetim çıktılarını çözümler ve yorumlar.
Dersin içeriği1. Temel Tanım ve Kavramlar
2. Rasgele Veri Üretme
3. Rasgele Süreç Benzetimi
4. Monte Carlo Benzetim 
Kaynaklar1. Demirhan Parlak, Y., Demirhan, H., Bacanlı, S., 2008, A Simulation Study on Power Comparisons for Group Sequential Tests of Non-Parametric Statistics, Journal of Statistical Computation and Simulation, 79, 6, 769-785.
2. Demirhan, H., Dolgun, N.A. Demirhan Parlak, Y., Dolgun, M.Ö., 2010, Performance of Some Multiple Comparison Tests Under Heteroscedasticity and Dependency, Journal of Statistical Computation and Simulation, 80, 10, 1083 ? 1100.
3. Demirhan H., Hamurkaroğlu, C. Bayesian control limits for and R control charts for exponentially distributed measurements, Journal of Statistical Computation and Simulation, Basımda.
4. Erdemir, C., Kadılar, C., 2003, Benzetim Tekniklerine Giriş, Hacettepe Üniversitesi Yayınları, Ankara.
5. Fishman, G.S., 1995, Monte Carlo, Concepts, Algorithms and Applications, Springer, New York.
6. Gentle, J.E., 2003, Random number Generation and Monte Carlo Methods, Springer, New York. 

Haftalara Göre İşlenecek Konular

HaftalarKonular
1. Hafta1.1. Dersin amacı 1.2. Temel tanım ve kavramlar: 1.3. Sistem, sistem modelleri, olasılıksal sistem benzetimi, 1.4. Benzetim yöntemlerinin tarihine kısa bir bakış. 1.5. Rasgele sayı üretme.
2. Hafta1.6. Üretilen rasgele sayının kabul edilmesi; 2.1. Rasgele sayı üretme yöntemleri: 2.1.1. Ters dağılım fonksiyonu yöntemi, 2.1.2. Birleştirme yöntemi, 2.1.3. Reddetme yöntemi, 2.1.4. Tekbiçimlilerin oranı yöntemi.
3. Hafta2.2. Özel sürekli dağılımlardan rasgele sayı üretme: 2.2.1. Normal, 2.2.2. Kesilmiş normal, 2.2.3. Log-normal, 2.2.4. Half-normal, 2.2.5. Çarpık-normal, 2.2.6. Gamma, 2.2.7. Log-gamma, 2.2.8. Genelleştirilmiş log-gamma, 2.2.9. Erlang,
4. Hafta2.2.9. Cauchy, 2.2.10. Üstel, 2.2.11. Kesilmiş üstel, 2.2.12. Hiper-üstel, 2.2.13. Laplace, 2.2.14. Ki-kare, 2.2.15. Weibull, 2.2.16. Gumbel, 2.2.17. Pareto, 2.2.18. Rayleigh, 2.2.19 Lojistik, 2.2.20. Genelleştirilmiş lamda, 2.2.21. t-dağ
5. Hafta2.3. Özel kesikli dağılımlardan rasgele sayı üretme: 2.3.1. Bernoulli, 2.3.2. Binom, 2.3.3. Hipergeometrik, 2.3.4. Negatif binom, 2.3.5. katlı ? terimli, 2.4. Sürekli çok değişkenli dağılımlardan rasgele vektör üretme: 2.4.1. çok değişkenli no
6. Hafta2.4.2. genelleştirilmiş çok değişkenli log-gamma. 2.5. Olasılık fonksiyonu ya da olasılık yoğunluk fonksiyonu bilinen dağılımlardan rasgele sayı üretme.
7. HaftaAra Sınav
8. Hafta2.6. Sıralı istatistikler. 2.7. Rasgele süreç benzetimi : 2.7.1. Poisson süreci,
9. Hafta2.7.2. Birleşik Poisson süreci, 2.7.3. Homojen olmayan Poisson süreci, 2.7.4. Doğum ? ölüm süreci. 2.7.5. Uygulamalar
10. Hafta2.8. Model üzerinden benzetim: 2.8.1. Çoklu doğrusal regresyon modeli, 2.8.2. Tek yönlü varyans çözümleme modeli, 2.8.3. Poisson regresyon modeli, 2.8.4. Lojstik regresyon modeli, 2.8.5. Log-doğrusal model
11. Hafta2.8. Model üzerinden benzetim: 2.8.6. Makro-ekonomik modeller, 2.8.7. Eşanlı modeller, 2.8.8. Meso-ekonomik modeller, 2.8.9. Mevsimsel olmayan ve mevsimsel arıma modelleri.
12. Hafta2.9. Tek ? yönlü varyans çözümleme düzenlerinde çoklu karşılaştırma testleri benzetimi.
13. Hafta2.10. Olay üzerinden benzetim: 2.10.1. Yaşam dağılımları, 2.10.2. Yaşam verileri, 2.10.3. Sabit hazard oranlı klinik denemeler, 2.10.4. Sabit olmayan hazard oranlı klinik denemeler. 2.10.5. Birinci tip hatalar
14. Hafta2.11. Grup ardışık klinik deneme benzetimi 2.12. Üretim süreci benzetimi
15. HaftaSınava hazırlık
16. HaftaGenel Sınav

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl içi çalışmalarıSayısıKatkı Payı %
Devam (a)00
Laboratuar00
Uygulama00
Alan Çalışması00
Derse Özgü Staj (Varsa) 00
Ödevler215
Sunum215
Projeler00
Seminer00
Ara Sınavlar120
Genel sınav150
Toplam100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı550
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı150
Toplam100

AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu

Etkinlikler Sayısı Süresi Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama000
Derse özgü staj (varsa)000
Alan Çalışması000
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb)1410140
Sunum / Seminer Hazırlama000
Proje000
Ödevler21530
Ara sınavlara hazırlanma süresi11010
Genel sınava hazırlanma süresi11818
Toplam İş Yükü3256240

Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi

D.9. Program YeterlilikleriKatkı Düzeyi*
12345
1. İstatistik lisans düzeyinde edindiği kuramsal ve uygulamalı yeterlilikleri geliştirme.    X
2. Belirli bir alana yönelerek o alanda detaylı araştırma yapabilme ve uzmanlaşma    X
3. İstatistiksel problemlere ilişkin yeni çözüm yöntemleri geliştirme    X
4. İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanabilme   X 
5. İstatistik alanındaki bir konuyu belirli süre içerisinde etkin bir şekilde sunabilme    X
6. İstatistik alanında proje ve etkinlikler düzenleme. Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirebilme.    X 
7. Bilimsel irdeleme yetisine sahip olma    X
8. Analitik düşünme becerisine sahip olma   X 
9. Mesleki yenilik ve gelişmeleri hem ulusal hem de uluslar arası düzeyde takip edebilme    X
10. İstatistik literatürünü takip edebilme   X 
11. Bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanma   X 
12. Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma    X
13. Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahip olma ve takım liderliği yapabilme    X
14. Yabancı dil bilgisini, alanında yabancı dilde çalışmalar yapabilecek ve bu çalışmaları sunabilecek düzeyde geliştirme.    X 
15. Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olma    X

*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek