GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
SIMULATION TECHNIQUES/İST- 305
Dersin Adı: SIMULATION TECHNIQUES
Dersin Kredisi: 4 Ders AKTS : 6
Dersin Yarıyılı: 5 Ders Türü : Zorunlu
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  TÜRKÇE
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Prof. Dr. Mustafa Y. ATA; Doç.Dr. H. Hasan ÖRKCÜ
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://www.websitem.gazi.edu.tr/site/myata; http://www.websitem.gazi.edu.tr/site/hhorkcu
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  myata@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Sanal deney tasarlama ve R programlama dili ortamında gerçekleştirme.








 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Yüz yüze eğitim biçimindedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Matematiksel İstatistik ve Bilgisayar Programlama.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Gerçek ve Sanal Gerçek.
2. Hafta   Monte Carlo(MC) Tahmin Tekniği.
3. Hafta  Birim Tekdüze Dağılımdan Sözde Rasgele Örnekleme.
4. Hafta  Sürekli Tekdüze Dağılımdan Rasgele Örnekleme.
5. Hafta   Kesikli Tekdüze Dağılımlardan Rasgele Örnekleme.
6. Hafta  Bernoulli Değişgenin beklenen Değerinin MC Tahmini.
7. Hafta  MC Tümlev.
8. Hafta  MC Yakınsama Kıstasları.
9. Hafta  Sanal Deney Tasarımı.
10. Hafta  Ara sınav
11. Hafta  Sanal Deney Tasarımında Etkin MC Tahmin Ediciler.
12. Hafta  Sanal Deney Programlama.
13. Hafta  İstatistiksel tekniklerin sağlamlıklarına ilişkin sanal deneylerin tasarımı.
14. Hafta  MC Sanal Deney: z ve t sınamalarının gücü.
15. Hafta  MC Sanal Deney: Hotelling- T2 istatistiğinin sağlamlığı.
16. Hafta  Final Sınavı
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  Ross, Sheldon Simulation, Academic Press, 2013. Öztürk, Fikri-Özbek, Levent Matematiksel Modelleme ve Simülasyon, Gazi, 2009.
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-Yanıt, Gösterme, Uygulama - Alıştırma
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
20
 Ödev
8
10
 Uygulama
0
0
 Projeler
1
10
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
4
56
 Haftalık uygulamalı ders saati
7
2
14
 Okuma Faaliyetleri
14
4
56
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
0
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
0
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
1
10
10
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
1
10
10
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
146
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
5.84
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
6
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. İstatistik konusundaki güncel bilgileri içeren ders kitapları, uygulama araç-gereçleri ve diğer kaynaklarla desteklenen bilimsel yaklaşımı ön plana alacak şekilde lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.X
2
2. Edindiği lisans düzeyindeki bilgi ve becerileri kullanarak, verileri modeller, çözümler, yorumlar ve karar verir.X
3
3. İstatistikte güncel teknolojik gelişmelere paralel sorunları tanımlar, analiz eder, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.X
4
4. İstatistik konusunda edindiği lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim teknolojilerini kullanabilir.X
6
6. Disiplin içi ve disiplinler arası çalışmalarda bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır.X
7
7. İstatistik konusundaki gelişmeleri takip edebilecek bilgi ve donanıma sahip olup, yaşamı boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir.X
8
8. İngilizceyi kullanarak, istatistik konusundaki bilgileri izleyebilir, meslektaşları ile iletişim kurabilir.X
9
9. İstatistik konusunda edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.X
10
10. Toplumsal duyarlılık ve sosyalleşme becerisine sahiptir.X
11
11. Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.X