TÜRKÇE
ENGLISH
Information
| Code | BİS541 |
| Name | Introductıon to R Programme |
| Term | 2023-2024 Academic Year |
| Term | Spring |
| Duration (T+A) | 1-3 (T-A) (17 Week) |
| ECTS | 4 ECTS |
| National Credit | 2 National Credit |
| Teaching Language | Türkçe |
| Level | Yüksek Lisans Dersi |
| Type | Normal |
| Mode of study | Yüz Yüze Öğretim |
| Catalog Information Coordinator | |
| Course Instructor |
1 |
Course Goal / Objective
To teach the solution and interpretation of statistical problems using the R programming language.
Course Content
This course aims to teach the R programming language and using the R-language to teach the student the computer aided solution of problems related to statistics and probability theory.
Course Precondition
none
Resources
R Yazılımına Giriş Özlem İlk ODTÜ GELİŞTİRME VAKFI YAYINCILIK - AKADEMİK KİTAPLAR
Notes
İstatistikte R ile programlama, 2014, Necmi Gürsakal, Dora Yayıncılık 2. A Tiny Handbook of R, Mike Allerhand, 2011, Springer-Verlag.
Course Learning Outcomes
| Order | Course Learning Outcomes |
|---|---|
| LO01 | Gains the ability to use the R programming language. |
| LO02 | Is able to generate random numbers using R program. |
| LO03 | Is able to make applications with Normal, log-normal and gamma probability distributions. |
| LO04 | Can draw graphs with R program. |
| LO05 | Can do statistical hypothesis testing with R. |
| LO06 | Can write functions for statistical analysis with R. |
Relation with Program Learning Outcome
| Order | Type | Program Learning Outcomes | Level |
|---|---|---|---|
| PLO01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Students comprehends the fundamentals of statistical theory related to the field of health ( probability and bayesian biostatistics). | 5 |
| PLO02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Students explain demographic terminologies and statistical methods in the field of health sciences. | 4 |
| PLO03 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students understand and use medical terminology. | |
| PLO04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students collect data from research studies, analyze, and make inferences | |
| PLO05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students knows the system of international classification of diseases, obtain and analyze hospital statistics. | |
| PLO06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students design scientific research studies in order to give response to the problem arising from health and clinical sciences | |
| PLO07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students select the appropriate statistical procedure for analysis , apply and make inferences. | 5 |
| PLO08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students use the necessary statistical packages for analysis, if necessary write and develop software. | 5 |
| PLO09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Students follow the latest development in medical informatics and employ frequently used tools and methods. | |
| PLO10 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Students design health survey, determine the sampling method and conduct the survey | |
| PLO11 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Students select and use proper statistical procedure for diagnosis and in making inferences for the data in health and clinical medicine and provide consultance to clinicians in the field. | 4 |
| PLO12 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Students develop the ability of critical thinking, make a conclusion with a critical approach to the evidence | 4 |
| PLO13 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Students apply analytical procedure to frequently used survival data, multivariate procedure and regression techniques. | 5 |
| PLO14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Students provide consulting services by using effective communication skills; take part in research teamworks; defend the ethical rules. | |
| PLO15 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Students explain the fundamental terminologies in epidemiology, guide researchers conducting field survey and clinical studies, develop methodologies in determining disease risk factor and disease burden and advise for choosing proper diagnostic test. |
Week Plan
| Week | Topic | Preparation | Methods |
|---|---|---|---|
| 1 | Introduction to R programming | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Data structures and data entry in R | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 3 | Mathematical and statistical operations using vector, matrix and data frames | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap |
| 4 | Graphics using R | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 5 | Random number simulation from various probability distributions | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma |
| 6 | Solving various probability problems with simulation in R | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, Soru-Cevap |
| 7 | Writing a function in R | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap, Tartışma |
| 8 | Mid-Term Exam | none | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
| 9 | Crosstabs | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Hypothesis testing for one and two samples | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Writing functions for hypothesis testing for one and two samples. | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap, Tartışma |
| 12 | One-way analysis of variance and writing the function | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap |
| 13 | Linear regression analysis and function writing | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap |
| 14 | Power comparison of t-test and Mann-Whitney test in independent groups. | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma, Gösteri |
| 15 | Type-II error comparison of t-test and Mann-Whitney test in independent groups. | reading | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Tartışma, Gösteri |
| 16 | Term Exams | none | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
| 17 | Term Exams | none | Ölçme Yöntemleri: Proje / Tasarım |
Student Workload - ECTS
| Works | Number | Time (Hour) | Workload (Hour) |
|---|---|---|---|
| Course Related Works | |||
| Class Time (Exam weeks are excluded) | 14 | 4 | 56 |
| Out of Class Study (Preliminary Work, Practice) | 14 | 2 | 28 |
| Assesment Related Works | |||
| Homeworks, Projects, Others | 0 | 0 | 0 |
| Mid-term Exams (Written, Oral, etc.) | 1 | 8 | 8 |
| Final Exam | 1 | 16 | 16 |
| Total Workload (Hour) | 108 | ||
| Total Workload / 25 (h) | 4,32 | ||
| ECTS | 4 ECTS | ||