|
|
| IST4020 | Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz | 4+0+0 | AKTS:6 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 4 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Uğur ŞEVİK | | Diğer Öğretim Üyesi | PROF. DR. Türkan ERBAY DALKILIÇ, PROF. DR. Zafer KÜÇÜK | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Çok değişkenli verilere ilişkin analiz yöntemlerinin kavratılması. |
| Öğrenim Kazanımları | BPKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | çok boyutlu parametreler hakkında sonuç çıkarımı yapabileceklerdir | 1,2,6 | 1 | | ÖK - 2 : | çok boyutta düşünebilme yeteneği geliştireceklerdir | 1,2,6 | 1 | | ÖK - 3 : | çok boyutlu dağılımlar ve veriler üzerinde hesap yapabilme becerisi kazanacaklardır | 1,2,6 | 1 | | ÖK - 4 : | çok boyutlu verilere ilişkin analizleri bilgisayarda yapabileceklerdir | 1,2,6 | 1 | | BPKK :Bölüm program kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Çok değişkenli normal dağılım, Hotelling'in T2 istatistiği, çoklu varyans analizi, genelleştirilmiş MANOVA, tekrarlı ölçüler ve profile analizi, sınıflama ve tanımlama, korelasyon, faktör analizi. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Temel tanım ve kavramlar: Matrisler, determinantlar, özdeğer ve özvektörler | | | Hafta 2 | İki boyutlu rasgele değişkenler, marjinal olasılık ve dağılım fonksiyonları, iki boyutlu rasgele değişkenlerin beklenen değeri | | | Hafta 3 | Bağımsızlık, karakteristik fonksiyon, kovaryans ve korelasyon, koşullu dağılımlar | | | Hafta 4 | Normal dağılım, İki değişkenli Normal dağılım, marjinalleri, koşullu dağılımları | | | Hafta 5 | Normal dağılımın bazı olasılık karakteristikleri, momentleri | | | Hafta 6 | Çok boyutlu Normal dağılım kavramı | | | Hafta 7 | Çoklu normal dağılımın en çok olabilirlik tahmin edicileri, tekrar ve problem çözümü | | | Hafta 8 | Arasınav | | | Hafta 9 | Korelasyon matrisi, koşullu normal dağılım | | | Hafta 10 | Korelasyon katsayısı: basit, parçalı, çoklu | | | Hafta 11 | Korelasyon katsayılarında hipotez testleri, Wishost dağılımı | | | Hafta 12 | t dağılımı ve F dağılımı; beklenen değer ve varyansları | | | Hafta 13 | Çoklu varyans analizi MANOVA | | | Hafta 14 | Önemli Bileşenler Analizi (ÖBA) | | | Hafta 15 | Ayırıcı Faktör Analizi (AFA),genel tekrar, problem çözümü ve örnekler | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Tatlidil, H. (1996). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Akademi Matbaası, Ankara. | | | |
| 1 | Alpar, R. (1997). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş I, Bağırhan Yayınevi, Ankara. | | | 2 | Tuncer, Y. (2002). Çok değişkenli İstatistik Analize Giriş: Normal Teori, Bıçaklar Kitapevi, Ankara. | | | 3 | Johnson, R. A. and Wichern, D. W. (1982). Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 08/04/2019 | 1,5 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 28/05/2019 | 1,5 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 6 | 14 | 84 | | Sınıf dışı çalışma | 5 | 14 | 70 | | Laboratuar çalışması | 0 | 0 | 0 | | Arasınav için hazırlık | 15 | 1 | 15 | | Arasınav | 0 | 1 | 0 | | Uygulama | 0 | 0 | 0 | | Klinik Uygulama | 0 | 0 | 0 | | Ödev | 8 | 2 | 16 | | Proje | 0 | 0 | 0 | | Kısa sınav | 0 | 0 | 0 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 18 | 1 | 18 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 2 | 2 | | Diğer 1 | 0 | 0 | 0 | | Diğer 2 | 0 | 0 | 0 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 205 |
|