|
|
| ELKL7300 | Çok Değişkenli Veri Analizi | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | ELEKTRİK ve ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Grup çalışması | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Yusuf SEVİM | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Çok değişkenli verinin görsel olarak gösterilmesinin ve daha anlamlı bilginin çıkarılması |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | PÖKK :Program öğrenim 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 | | |
| Verinin Oganizasyonu. Veri gösterimi ve görsel temsiller. Mesafe Ölçümü, random vektör ve matrisler. Ortalama vektör, kovaryans matrisler, random örnekler ve örnek ortalamasının ve kovaryans matrisin beklenen değeri. Matris operasyonu olarak örnek ortalama, kovaryans ve korelasyon. Çok değişkenli normal dağılım ve onun özellikleri. Aşırı değerlerin belirlenmesi ve temzilenmesi.Lineer regresyon. Temel bileşen algoritması. Faktör analiz algoritması. Canonical korelasyon algoritması. Beklenen değer algoritması. Lineeer ayrıştırma analiz algoritması. |
| |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | | | | | | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Laboratuar çalışması | 0 | 0 | 0 | | Klinik Uygulama | 0 | 0 | 0 | | Kısa sınav | 0 | 0 | 0 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 5 | 10 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Diğer 1 | 0 | 0 | 0 | | Diğer 2 | 0 | 0 | 0 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 52 |
|