Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
---|---|---|---|---|---|---|
Çok Değişkenli İstatistik Analiz | IST5105 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
Önkoşullar | Yok |
---|
Yarıyıl | Güz, Bahar |
---|
Dersin Dili | Türkçe |
---|---|
Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı |
Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
---|---|
Dersin Koordinatörü | Dogan Yıldız |
Dersi Veren(ler) | Ali Hakan Büyüklü |
Asistan(lar)ı | Fulya Gökalp |
Dersin Amacı | Lisans verilen çok değişkenli dağılımlar ve temel yöntemlerin gözden geçirilmesi,teorik eksikliklerin giderilmesi, ileri ve daha karmaşık yöntemler için gerekli teorik altyapının hazırlanması |
---|---|
Dersin İçeriği | Lisansta verilen temel çok değişkenli yöntemlerin teorik ayrıntılarına girilmesi |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler çok değişkenli istatistik yöntemlerin Tıp, Ziraat, Ekonomi, Biyoloji, Sosyoloji, Eğitim vb. pek çok uygulamalı bilim dallarında sıklıkla kullanılan çok değişkenli yöntemlerin daha komleks olanlarının teorik altyapı edineceklerdir
- Öğrenciler çok değişkenli istatistik yöntemlerin çeşitli veri setleri kullanılarak SAS, SPSS, Statistica, Systat, Minitab gibi istatistik paket programlarında ve Mathlab, Mathcad gibi matematik paket programlarından yararlanılarak çözümlenmesini öğreneceklerdir
- Öğrenciler lisans seviyesinde verilen çok değişkenli dağılımlar ve temel yöntemleri tekrar gözden geçireceklerdir
- Öğrenciler teorik eksikliklerini giderebilecek, ileri ve daha karmaşık yöntemler için gerekli teorik altyapıya sahip olacaklardır
- Öğrenciler lisansta verilen temel çok değişkenli yöntemlerin teorik ayrıntılarına girebileceklerdir
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Çok değişkenli örneklem teorisine giriş, iki ve çok değişkenli normal dağılım | |
2 | Ki-kare ve Wishart dağılımları, Beta, T ve U dağılımaları | |
3 | Gama,Dirichlet ve F dağılımları | |
4 | Çok değişkenli veri ve geometrik ifadesi | |
5 | Parametrik olmayan tahmin kriteri | |
6 | Kernel tahmincileri, kernel metodu | |
7 | Nonparametrik kernel regresyon | |
8 | Midterm | |
9 | Çok değişkenli analizde hipotez testleri, Hotelling T | |
10 | Bağımlı ve bağımsız ortama vektörlerinin karşılaştırılması | |
11 | Çok değişkenli analizde tek ve İki yönlü varyans analizi | |
12 | Çoklu karşılaştırma (Post HOC) testleri | |
13 | Çok değişkenli kovaryans analizi | |
14 | Asal Bileşenler Analizi | |
15 | İstatistik ve matematik paket program uygulamaları | |
16 | Final Sınavı |
Değerlendirme Sistemi
Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | ||
Laboratuar | ||
Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Derse Özgü Staj | ||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
Ödev | 2 | 30 |
Sunum/Jüri | ||
Projeler | ||
Seminer/Workshop | ||
Ara Sınavlar | 1 | 30 |
Final | 1 | 40 |
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
TOPLAM | 100 |
AKTS İşyükü Tablosu
Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
---|---|---|---|
Ders Saati | 14 | 3 | |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Arazi Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | |
Derse Özgü Staj | |||
Ödev | 2 | 30 | |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Projeler | |||
Sunum / Seminer | |||
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
Toplam İşyükü : | |||
Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
AKTS Kredisi : |
Diğer Notlar | Yok |
---|