1. LİSANS
  2. ZİRAAT FAKÜLTESİ
  3. BAHÇE BİTKİLERİ BÖLÜMÜ
  4. 523 BAHÇE BİTKİLERİ
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
BBT 254DOĞA BİLİMLERİNDE İSTATİSTİKSEL MODELLEME TEKNİKLERİ VE UYGULAMALARI 2 + 14. Yarıyıl3

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Doğa bilimlerinin geçmişten bugüne gelişim süreçleri hakkında bilgi vermek, genel kavram, kuram ve amaçlarını tanıtarak deneyim kazandırmak. Doğa bilimlerindeki mekânsal, zamansal ve büyüklük/şiddet ilişkilerini istatistiksel yöntemler kullanılarak modellenmesi, katılımcıların hem kendi hem de diğer alanlardaki modelleme sonuçlarını yorumlayarak motivasyonunu ve deneyimini arttırmak. Katılımcılara disiplinler arası düşünme ve diğer disiplinlerdeki araştırmacılarla işbirliği yapma becerisi kazandırmak, analitik düşünme, eleştirel analiz ve yorumlama becerisi sağlamak. Doğa bilimlerinin geleceği hakkındaki öngörüleri katılımcılara sunmak, uluslararası çalışmalarda sıklıkla kullanılan ancak ulusal düzeyde henüz kullanımı yaygınlaşmamış istatistiksel yöntemler hakkındaki bilgi vermek.
Ders İçeriği Örnekleme ve model tasarımının önemini vurgulamak, istatistiksel model parametrelerini elde etmek ve bu parametreleri incelenen problemin bilinmeyen özelliklerini tahmin etmek için kullanmak. Doğa bilimlerinde kullanılan istatistiksel modelleme yöntemlerini, konusunda uzman eğitmenler ile birlikte yorumlayarak, ülke genelindeki uygulama örneklerini göstermek ve kullanımını yaygınlaştırmak. Doğa bilimlerinde kullanılan kesikli dağılımları (binom, Poisson, geometrik ve negatif binom), sürekli dağılımları (normal, üstel, gamma, ters gamma) ve uç (ekstrem) değer dağılımları (Weibull, Gumbel, Pareto, Frechet, genelleştirilmiş Pareto, güç yasası (power law), Frechet, Burr) tanıtarak bu dağılımların uygulamalarına yönelik detaylı bilgi vermek. Canlı türlerinin dağılım ve verimliliğinde etkili olan faktörlerin modellemesi için basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin; lojistik ve koşullu lojistik regresyon modellerinin; sayma regresyon modelllerinden Poisson, negatif binom, sıfır yığmalı (zero-inflated) regresyon modelllerinin; kural tabanlı yöntemlerden sınıflandırma ve regresyon ağacının; ampirik yöntemlerden yapay sinir ağlarının kullanımına yönelik analitik işlem süreçlerini anlatmak. Zamana bağlı verilere uygulanan stokastik süreçlerden Markov zincirleri, Poisson ve birleşik Poisson süreçlerini doğa olaylarından deprem, orman yangını, taşkın ve heyelan büyüklüklerinin, sayısının ve tekrarlanma periyodlarının modellenmesinde kullanmak. Eğitim süresince anlatılacak doğa bilimleri alanlarında kullanılacak tüm yöntemlerin uygulamasını gerçek veriler üzerinden göstermek ve elde edilen sonuçları yorumlama becerisi sağlamak. Doğa bilimleri alanlarında kullanılacak istatistiksel modellerin açık kaynak kodlu ve kısıtlı süreli yazılımlar ile çözümlerini yaparak katılımcılara bu yazılımları kullanma becerisi sağlamak. İstatistiksel modelleme tekniklerinin farklı disiplinlerde kullanılmasını göstererek katılımcılara ilgili konuların daha geniş perspektiften bakmasını sağlamak.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Yazılım becerisini geliştirebilir.
2Veri Bilimi alanında projeler uygulayabilir.
3Veri analizi yapabilir.
4Temel istatistik bilgisine sahip olabilir.
5Veri Okuryazarlığı kazanabilir.
6Veri Bilimi alanında nasıl bir kariyer haritası oluşturabileceklerini keşfederler.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12PY 13PY 14
ÖK 001              
ÖK 002              
ÖK 003              
ÖK 004              
ÖK 005              
ÖK 006              
Ara Toplam              
Katkı00000000000000

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)10330
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)133
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)133
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





78

3
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


Seçili dönemde ders açılmamıştır.


Yazdır

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları