GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
SİMÜLASYON TEKNİKLERİ/5331303
Dersin Adı: SİMÜLASYON TEKNİKLERİ
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 7.5
Dersin Yarıyılı: 1 Dersin Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERS KATALOG TANIMI (İÇERİĞİ)
 -- TEMEL DERS KİTABI
 -- YARDIMCI DERS KİTAPLARI
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- DERSİN AMACI ve HEDEFİ
 -- DERSİN ÖĞRENİM ÇIKTILARI
• Ölçümötelerin Monte Carlo tahminlerini elde etmek üzere, istatistiksel programlama dili R ortamında sanal bir deneyi tasarlar ve uygular.

 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 --DERSİN HAFTALIK DAĞILIMI
1. Hafta  Giriş: Sanal ve Gerçek Dünya.
2. Hafta  Bilimsel Model Kurma: Dizgeler,bir dizgenin girdi ve çıktısı olan rassal değişgenler, ölçümötelere karşı istatistikler.
3. Hafta  Monte Carlo Tahmin: Ölçümötelerin Büyük Sayılar Yasası yoluyla doğrudan tahmini.
4. Hafta  Sanal Gözlem Üretmenin Genel Yöntemleri: Ters dönüşüm tekniği, kabul-red tekniği.
5. Hafta  Sözde Rassal Sayıların Üretilmesi ve Kimi Rassallık Sınamaları.
6. Hafta  R Programla Dilinin Temel Ögeleri.
7. Hafta  Ara Sınav.
8. Hafta  Kesikli Olasılık Dağılımlarından Rasgele Örnekleme.
9. Hafta  Sürekli Olasılık Dağılımlarından Rasgele Örnekleme.
10. Hafta  Kesikli Olay Benzetimi.
11. Hafta  Bir Benzetim Yürütmesinin Durdurulma Kuralları.
12. Hafta  Etkin Monte Carlo Tahmin Ediciler.
13. Hafta  Sanal Deneylerin R Programlama Ortamında Tasarımı ve Uygulaması.
14. Hafta  z ve t İstatistiklerinin Sağlamlığı Üzerine Örnek Bir Monte Carlo Çalışması.
15. Hafta  Bir Monte Carlo Çalışmanın Onaylanması.
16. Hafta  Dönem Sonu Sınavı.
 -- ÖĞRETİM FAALİYETLERİ
 -- DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
20
 Ödev
8
10
 Uygulama
0
0
 Projeler
1
10
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Dönemiçi Çalışmaların Yıliçi Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- DERSİN İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
3
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
0
0
 Okuma Faaliyetleri
14
4
56
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
14
1
14
 Materyal tasarlama, uygulama
8
3
24
 Rapor hazırlama
8
3
24
 Sunu hazırlama
2
3
6
 Sunum
2
1
2
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
1
10
10
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
1
10
10
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
188
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.52
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. Lisans yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir ve derinleştirir.X
2
2. İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanır.X
3
3. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.X
4
4. İstatistik alanında edindiği yüksek lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. Bilimsel bir araştırma probleminin tanımlanmasından, raporlanmasına kadar ki tüm süreci gerçekleştirerek, sözlü, yazılı ve görsel olarak aktarır.X
6
6. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ve bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.X
7
7. Disiplinler arası çalışmalarda istatistik bilimini kullanabilme becerisine sahiptir.X
8
8. İstatistik literatürünü takip edebilecek bir yabancı dile sahiptir.X
9
9. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımlarını ve bilişim teknolojilerini, problemlerini çözecek şekilde araştırmalarında etkin olarak kullanır.X
10
10. İstatistik alanında edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken, toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.X
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
   (Doç. Dr. Meltem EKİZ , Dr. Öğr. Üyesi Osman Ufuk EKİZ)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
   (http://websitem.gazi.edu.tr/site/yavuzata; http://websitem.gazi.edu.tr/site/myata; http://istatistikseliletisim.net)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
   (ufukekiz@gazi.edu.tr)