EMÜ733 - BAYESCİ VERİ ANALİZİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BAYESCİ VERİ ANALİZİ | EMÜ733 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 10 |
| Önkoşul(lar)-var ise | ||||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Soru-Yanıt Sorun/Problem Çözme Proje Tasarımı/Yönetimi Diğer: Bireysel çalışma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Anabilim dalı tarafından belirlenecektir. | |||||
| Dersin amacı | Bu dersin amacı Bayesci istatistiksel modeller kullanarak veri analizi yapabilme, analiz sonuçlarını değerlendirme ve Bayesci çıkarım algoritmalarını anlayabilme becerilerini öğretmektir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Tek ve çoklu parametre Bayesci modeller. Doğrusal, doğrusal olmayan, hiyerarşık ve karışım Bayesci modeller. Önsel dağılımlar, eşlenik önseller Bayesci çıkarım, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) örneklemi, Model kontrolü ve değerlendirme. | |||||
| Kaynaklar | Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2014). Bayesian data analysis (Vol. 3). Boca Raton, FL: CRC press. Kruschke, J. (2014). Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan. Academic Press. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Bayesci istatistiğe giriş |
| 2. Hafta | Bayesci çıkarım |
| 3. Hafta | Tek parametre modelleri |
| 4. Hafta | Çoklu parametre modelleri |
| 5. Hafta | Önsel dağılım seçimleri |
| 6. Hafta | Bayesci regresyon |
| 7. Hafta | Hiyerarşik modeller |
| 8. Hafta | Model kontrol ve değerlendirme |
| 9. Hafta | Ara sınav |
| 10. Hafta | Bayesci hesaplama |
| 11. Hafta | Bayesci hesaplama |
| 12. Hafta | Bayesci hesaplama |
| 13. Hafta | Karışım modelleri |
| 14. Hafta | Doğrusal olmayan modeller |
| 15. Hafta | Genel sınava hazırlık |
| 16. Hafta | Genel sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 2 | 10 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 1 | 20 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 4 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 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 | 6 | 84 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 60 | 60 |
| Ödevler | 2 | 15 | 30 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 20 | 20 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 50 | 50 |
| Toplam İş Yükü | 33 | 154 | 286 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Endüstri mühendisliği alanındaki ileri düzey çalışmalar kapsamında gerekli olan bilgi ve yöntemlere bilimsel araştırma yaparak ulaşır. Bu bilgi ve yöntemleri yorumlayıp sentezleyerek kullanır ve uygular. | X | ||||
| 2. Endüstri mühendisliği alanındaki yenilikleri, gelişmeleri ve literatürü uluslararası düzeyde takip eder; araştırma faaliyetlerini bilimsel ulusal veya uluslararası yayına dönüştürme, ulusal ve uluslararası bilim ve teknoloji literatürüne katkı sağlama yetkinliğine sahiptir. | X | ||||
| 3. Karar verme problemlerinin kapsamlı analizini yaparak bu problemlerin modellenmesi ve çözümü için gereken yöneylem araştırması ve veriye dayalı yöntemleri eleştirel yaklaşımla değerlendirir; bu yöntemleri sentezleyerek veya geliştirerek uygular. | X | ||||
| 4. Endüstri mühendisliği alanındaki özgün bir araştırma veya geliştirme çalışması sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, planlar, yönetir, izler ve sonuçlandırır. | X | ||||
| 5. Akademik sorumluluklarının bilincindedir, endüstri mühendisliği uygulamalarının bilimsel, teknolojik, ekonomik, sosyal, çevresel ve kültürel etkilerini tanımlar, bilimsel ve kurumsal etik değerleri gözeterek gerektiğinde bireysel olarak bağımsız şekilde ve gerektiğinde takım üyesi olarak çalışır. | X | ||||
| 6. Endüstri mühendisliği alanında yapılan ileri düzey araştırma ve projelerin sonuçlarını eleştirel bir şekilde değerlendirerek raporlar ve sunar. | X | ||||
| 7. Endüstri mühendisliği için gerekli bilgisayar programlama dilleri, yazılım ve bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanma yetkinliğine sahiptir. | X | ||||
| 8. Büyük ölçekli sistemlerin tasarımını yapar, modeller, geliştirir ve iyileştirir. | X | ||||
| 9. Endüstri mühendisliği alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri bilimsel tarafsızlık bilinciyle topluma aktararak karar vericiler için farkındalık yaratır. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek