| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Çok Boyutlu İstatistik Analiz ve Uygulamaları | MTM6103 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Matematik Mühendisliği ABD Matematik Mühendisliği Doktora Programı (İngilizce) |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Matematik Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Reşat Köşker |
| Dersi Veren(ler) | Fatih Taşçı |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | 1-Fiziksel olayları yorumlamak ve deneylerin sonuçlarını kestirmede istatistiksel teknikler geliştirmek 2-Sosyal, ekonomik ve mühendislik alanlarında deney düzenlemek, veri toplamak, sınıflandırmak, istatiktiksel analiz yapmak ve sonuç çıkarmak 3-Gerçek dünyadaki olaylara uyan istatistiki modeller geliştirmek ve modellenen olayların parametrelerini tahmin etmek |
|---|---|
| Dersin İçeriği | İstatistiksel Kavramlar / Çok Değişkenli Normal Dağılımlar / Kovaryans Matrisi ve Ortalama Vektörün Tahmini / Anabileşenli Faktör Analizi / Sebastien ve Fisher Yaklaşımı / Çok Gruplu Ayırma Analizi / Çok Değişkenli Regresyon Analizi / Kanonik Korelasyon/ |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenci matematiksel modeller ve istatistiksel teknikler geliştirir
- Öğrenci istatistiksel analiz yapma, yorumlama, sonuç çıkarma ve kestirme becerisi kazanır.
- Öğrenci bilim ile istatistiksel yöntemler arasındaki ilişkiyi ortaya koyarak bilimsel bilgi üretir.
- Öğrenci disiplinler arası takım çalışmalarında etkin rol alır.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | İstatistiksel Kavramlar | İlgili Kaynaklar |
| 2 | Çok Değişkenli Dağılımlar | İlgili Kaynaklar |
| 3 | Çok Değişkenli Normal Dağılım | İlgili Kaynaklar |
| 4 | Kovaryans Matrisi | İlgili Kaynaklar |
| 5 | Ortalama Vektörleri ve Tahmini | İlgili Kaynaklar |
| 6 | Anabileşen Analizi | İlgili Kaynaklar |
| 7 | Faktör Analizi | İlgili Kaynaklar |
| 8 | Çok değişkenli Kovaryans ve Varyans Analizi, ara sınav | İlgili Kaynaklar |
| 9 | İki Gruplu Ayırma Analizi | İlgili Kaynaklar |
| 10 | Sebastien ve Fisher Analizi | İlgili Kaynaklar |
| 11 | Çok Değişkenli Ayırma Analizi | İlgili Kaynaklar |
| 12 | Çok Değişkenli Regresyon Analizi | İlgili Kaynaklar |
| 13 | Kanonik Korelasyon | İlgili Kaynaklar |
| 14 | Veri Analizi Prosesi | İlgili Kaynaklar |
| 15 | Uygulamalar | İlgili Kaynaklar |
| 16 | Final Sınavı | İlgili Kaynaklar |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 1 | 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 | 15 | 12 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 1 | 5 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
