|
FBE5006 | Advanced Statistics | 3+0+0 | AKTS:7.5 | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | Yazılım Şekli | Seçmeli | Bölümü | Enstitü ANABİLİM DALI | Ön Koşul | Yok | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | Öğretim Üyesi | -- | Diğer Öğretim Üyesi | | Öğretim Dili | İngilizce | Staj | Yok | | Dersin Amacı: | öğrencilere istatistiksel kavram ve metotlar hakkında bilgi vermek, tek değişkenli ve çok değişkenli istatistiksel yöntemleri veri setlerine uyarlayabilme, SPSS programı kullanarak problem çözme becerilerini kazandırmak
|
Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | ÖK - 1 : | istatistiksel parametrelerin ne anlama geldiğini ve nerede kullanılabileceğini anlayabilir | | | ÖK - 2 : | bilimsel araştırmalarda uygun yöntemi belirleyerek problem çözebilir. | | | ÖK - 3 : | SPSS programını kullanarak istatistiksel çözümleme yapabilir. | | | 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 | |
Temel istatistiksel parametreler ve kavramlar, örnekleme ve istatistiksel tahmin teorisi, istatistiksel karar verme teorisi (t-testi, F testi vb.), ANOVA, Korelasyon ve basit linear regresyon, parametrik olmayan testler, Çok Değişkenli Normal Dağılım ve Hipotezlerin Testi, Çok Değişkenli Varyans Analizi, Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon, Lojistik regresyon, Trend Yüzeyi analizi, Kümeleme (Salkımlama) Analizi, Ayırma Analizi, Ana Bileşenler Analizi, Faktör Analizi, Çok Boyutlu Ölçeklendirme, Uyum Analizi, Setler Arası Korelasyon.
|
|
Haftalık Detaylı Ders Planı | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | Hafta 1 | Temel istatistiksel parametreler
| | Hafta 2 | İstatistiksel karar verme teorisi
t-testi
F-testi | | Hafta 3 | Varyans analizi
Tek yönlü varyans analizi
| | Hafta 4 | Korelasyon ve regresyon analizi
Basit korelasyon
Basit lineer regresyon
| | Hafta 5 | Parametrik olmayan testler
Parametrik olmayan t-testi
İki yönlü varyans analizi | | Hafta 6 |
Faktör analizini içeren özvektör yöntemlerine giriş
-Q-tipi faktör analizi
-R-tipi faktör analizi | | Hafta 7 | Çok Değişkenli Normal Dağılım ve Hipotezlerin Testi | | Hafta 8 | Arasınav | | Hafta 9 | Ana bileşenler analizi | | Hafta 10 | Ayırma Analizi | | Hafta 11 | Çok Değişkenli Varyans Analizi | | Hafta 12 | Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon, Lojistik regresyon | | Hafta 13 | Kümeleme analizi | | Hafta 14 | Uyum analizi | | Hafta 15 | Setler arası korelasyon | | Hafta 16 | Final | | |
1 | Tüysüz, N., Yaylalı-Abanuz, G., 2012; Jeoistatistik-Kavramlar ve Bilgisayarlı Uygulamalar, KTÜ Yayınları, Yayın No: 220, 382 s. | | |
1 | Özdamar, K., 2002; Paket programlar ile istatistiksel veri analizi, Kaan Kitabevi, 2 cilt. | | 2 | Hinton, P.R., Brownlow, C., Mac Murray, I., Cozens, B., 2004; SPSS Explained, Routledge Yayınevi, 377 s. | | |
Ölçme Yöntemi | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | Arasınav | 1 | | 2 | 30 | Yıl içi çalışma | 14 | | 1 | 20 | Dönem sonu sınavı | 1 | | 3 | 50 | |
Öğrenci Çalışma Yükü | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | Sınıf dışı çalışma | 6 | 10 | 60 | Laboratuar çalışması | 0 | 0 | 0 | Arasınav için hazırlık | 0 | 0 | 0 | Arasınav | 1 | 1 | 1 | Uygulama | 2 | 14 | 28 | Klinik Uygulama | 0 | 0 | 0 | Ödev | 0 | 0 | 0 | Proje | 0 | 0 | 0 | Kısa sınav | 0 | 0 | 0 | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 10 | 2 | 20 | Dönem sonu sınavı | 1 | 2 | 2 | Diğer 1 | 0 | 0 | 0 | Diğer 2 | 0 | 0 | 0 | Toplam Çalışma Yükü | | | 153 |
|