|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Simülasyon kavramı ve yaklaşımı
|
Ders Notu
|
|
2
|
Simülasyonun değerlendirilmesi, kullanım şartları, yararları ve sakıncaları
|
Ders Notu
|
|
3
|
Simülasyon modellerinin yapısı ve nitelikleri
|
Ders Notu
|
|
4
|
Olasılığa genel bakış
|
Ders Notu
|
|
5
|
Tesadüfi sayılar ve tesadüfi sayı üreticileri
|
Ders Notu
|
|
6
|
Ters dönüşüm metodu, Kabul-Red yöntemi
|
Ders Notu
|
|
7
|
Kesikli tesadüfi değişkenlerinin değerlerinin üretilmesi
|
Ders Notu
|
|
8
|
Kesikli tesadüfi değişkenlerinin değerlerinin üretilmesi
|
Ders Notu
|
|
9
|
Karma yöntemler
|
Ders Notu
|
|
10
|
Sürekli tesadüfi değişkenlerinin değerlerinin üretilmesi
|
Ders Notu
|
|
11
|
Simülasyon verilerinin istatistik analizi
|
Ders Notu
|
|
12
|
İstatistik doğrulama yöntemleri
|
Ders Notu
|
|
13
|
Uyum iyiliği testleri
|
Ders Notu
|
|
14
|
Simülasyonda istatistiksel uygulamalar
|
Ders Notu
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Haydar KOÇ
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
M.Ross. A course in similation. McMillian Publishing, Company,1990.
|
|
Yardımcı Kitap
|
- B.J.T.Morgan. Elements of simulation. Chapman and Hall, 1992.
- I.Deak. Random number generator and simulation. Akademiai Kiado, Budapest, 1990.
- F.Öztürk ve L.Özbek. Matematiksel modelleme ve similasyon. Gazi kitapevi, 2004.
- Ünsal E. (2003). Mikroekonomi, Turhan kitabevi, Ankara.
- Türkay O. (2000). Mikroiktisat Teorisi, İmaj Yayinevi, Ankara.
|
|
Dersin Amacı
|
Öğrencilere simülasyonun elemanlarını tanıtmak, sayı üretmeyi kavratmak, kesikli ve sürekli olasılık dağılımlarında sayı üretmeyi kavratmak ve istatistik uygulamalarının modellemesinde simülasyonun kullanabilme becerisi kazandırmak.
|
|
Dersin İçeriği
|
Simülasyon ile ilgili temel tanım ve kavramlar, Rastgele sayılarda aranan özellikler, Orta-kare rastgele sayı üretme yöntemi, Çarpım-eşlik ve karma yöntemleri ile rastgele sayı üretimi, Rastgelelik testleri, Düzgün dağılım ile ilgili uygulamalar: şans oyunları, rastgele yürüyüş simülasyonu, basit işletme simülasyonu, simülasyon ile integral hesabı, Kuramsal ve Görgül Dağılıma uygun rasgele sayı üretimi, ters dönüşüm yöntemi, doğrudan benzetim yöntemleri ve reddetme yöntemi, Sanayi ve İş hayatı uygulamaları, Hizmet birimi simülasyonu, Makine ve teçhizat bakımı simülasyonu, Kuyruk sistemlerinin simülasyonu.
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
İstatistik bilimindeki kavramsal, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur ve aralarında ilişki kurar.
|
-
|
|
2
|
İstatistiksel veriyi toplar, düzenler; veriyi özetlemek için uygun tablo ve grafikleri oluşturur.
|
-
|
|
3
|
Veriyi çözümleyerek, uygun istatistiksel yöntemi belirler, istatistiksel olarak değerlendirir ve geleceğe yönelik tahmin yapar
|
3
|
|
4
|
Deney tasarlar ve deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz eder ve yorumlar
|
-
|
|
5
|
İstatistik bilimine temel olan Matematik alanında yeterli düzeyde ve İktisat alanında temel düzeyde bilgi sahibi olur
|
3
|
|
6
|
İstatistiki sorunları tanımlar, kanıtlar ve araştırmaya dayalı çözüm önerileri geliştirir
|
2
|
|
7
|
İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanır
|
2
|
|
8
|
Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirir
|
4
|
|
9
|
İstatistik bilimini etkin olarak uygulayabilecek bilgisayar programlama ve istatistik alanındaki hazır yazılımları kullanır
|
3
|
|
10
|
Analitik düşünme becerisine sahip olur
|
2
|
|
11
|
Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma
|
4
|
|
12
|
Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir ve liderlik yapabilir.
|
-
|
|
13
|
Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilir ve kaynak taraması yapabilir.
|
3
|
|
14
|
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verileri toplar, yorumlar, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur
|
3
|