Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Biyoistatistikte Simülasyon Yöntemleri
Ders Kodu: BİS537
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 2
Kredi: 4
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Öğrencilerin simulasyon konularına aşinalıklarını artırarak çalışmalarını başka bir yolla değerlendirebilmelerini sağlamaktır.

Özet İçerik

Rassal sayı türetimi, rassal dağılımlar, Monte Carlo simülasyonları, Markov Zinciri teorisi, Monte Carlo Markov zinciri yöntemi, bootstrap ve Jackknife yöntemleri, Gibbs ve Metropolis algoritmaları, tıbbi verilerin benzetimi ve uygulaması.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Bir programlama tekniği öğrenebilme
2.Biyolojik sistemleri sayısallaştırabilme
3.Optimizayon yöntemi ile katsayı tahmin etme tekniklerini öğrenme
4.Simülasyon tekniklerine istatistiği entegre edebilme
5.Simülasyon tekniklerini uygulayabilme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Rubinstein, R. Y., & Kroese, D. P. (2016). Simulation and the Monte Carlo method (Vol. 10). John Wiley & Sons.
2.Baudrillard, J. (1994). Simulacra and simulation. University of Michigan press.
3.Law, A. M., Kelton, W. D., & Kelton, W. D. (2000). Simulation modeling and analysis (Vol. 3). New York: McGraw-Hill.
4.Ross, S. (2015). Benzetim : Simulation. Nobel Akademik Yayıncılık
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Rastgele uniform örneklem oluşturma
1. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
2. Hafta - Teorik
Rastgelelik için istatistiksel testler
2. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
3. Hafta - Teorik
Rastgele uniform olmayan örneklem oluşturma
3. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
4. Hafta - Teorik
Rassal dağılımlar
4. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
5. Hafta - Teorik
Monte Carlo simülasyonları
5. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
6. Hafta - Teorik
Markov Zinciri teorisi
6. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
7. Hafta - Teorik
Monte Carlo Markov zinciri yöntemi-1
7. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
8. Hafta - Teorik
Literatür tarama ve tartışma (Ara sınav)
9. Hafta - Teorik
Monte Carlo Markov zinciri yöntemi-2
9. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
10. Hafta - Teorik
Bootstrap ve Jackknife yöntemleri-1
10. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
11. Hafta - Teorik
Bootstrap ve Jackknife yöntemleri-2
11. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
12. Hafta - Teorik
Gibbs ve Metropolis algoritmaları-1
12. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
13. Hafta - Teorik
Gibbs ve Metropolis algoritmaları-2
13. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
14. Hafta - Teorik
Sağlık verilerinde simülasyon
14. Hafta - Uygulama
Paket programlarda uygulama
15. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Final sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%5
Ödev1%5
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140342
Uygulamalı Ders140228
Ödev110010
Kısa Sınav2216
Ara Sınav110212
Dönem Sonu Sınavı120222
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)120
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
OÇ-1
4
4
4
3
4
3
3
4
3
4
OÇ-2
4
4
4
4
3
3
3
2
2
3
OÇ-3
2
3
3
3
3
3
3
3
2
2
OÇ-4
5
5
5
4
5
4
4
4
5
5
OÇ-5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026