| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz II | UYM 521 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | Analiz I-II, Lineer Cebir I-II, Olasılık, İstatistik ve Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz I derslerinin alınmış olması tavsiye edilir. |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. HALİM ÖZDEMİR |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | Arş.Gör. Emre Kişi ve Arş. Gör Tuğba Petik |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Biyoloji fizik ve sosyal bilimlerde çalışan araştırmacılar çoğunlukla birkaç değişken üzerinde ölçümleri toplarlar. Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz bu çok değişkenli verileri tanımlayan ve analiz eden istatistik teknikler ile alakalıdır. Veri analizi tek değişken üzerinde ilginç olurken birkaç değişken içerildiği zaman son derece ilgi çekici olabilir. Bu dersin amacı, iki veya daha fazla matematik ve istatistik dersi okumuş öğrenciler tarafından rahatlıkla anlaşılabilecek bir seviyede çok değişkenli analiz kavram ve yöntemlerini vermektir. |
| Dersin İçeriği | Bir ortalama vektörü hakkındaki sonuçlar. Çok değişkenli ortalamaların karşılaştırılmaları. Çok değişkenli lineer regresyon modelleri. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Matris cebirini kullanır. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Deney ve Laboratuvar, | |
| 2 | Bir ortalama vektörü hakkında güven bölgeleri kavramını anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Deney ve Laboratuvar, | |
| 3 | Büyük örneklemler için ortalama vektörü hakkında yorum yapar. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma, Deney ve Laboratuvar, | |
| 4 | Bazı veriler kayıp olduğunda ortalama vektörü hakkında yorum yapar. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma, Deney ve Laboratuvar, | |
| 5 | Çok değişkenli lineer regresyon modellerinin ve katlı çok değişkenli lineer regresyon modellerini anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, | |
| 6 | Model kontrol eder. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Bir ortalama vektörü hakkındaki sonuçlar | [1] sayfa 177-199 |
| 2 | Bir ortalama vektörü hakkındaki sonuçlar (devam) | [1] sayfa 199-214 |
| 3 | Bir ortalama vektörü hakkındaki sonuçlar (devam) | [1] sayfa 214-226 |
| 4 | Çok değişkenli ortalamaların karşılaştırılmaları | [1] sayfa 226-237 |
| 5 | Çok değişkenli ortalamaların karşılaştırılmaları (devam) | [1] sayfa 237-247 |
| 6 | Çok değişkenli ortalamaların karşılaştırılmaları (devam) | [1] sayfa 247-259 |
| 7 | Çok değişkenli ortalamaların karşılaştırılmaları (devam) | [1] sayfa 259-263 |
| 8 | Çok değişkenli ortalamaların karşılaştırılmaları (devam) | [1] sayfa 263-288 |
| 9 | Çok değişkenli lineer regresyon modelleri | [1] sayfa 291-302 |
| 10 | Çok değişkenli lineer regresyon modelleri (devam) | [1] sayfa 302-310 |
| 11 | Çok değişkenli lineer regresyon modelleri (devam) | [1] sayfa 310-318 |
| 12 | Çok değişkenli lineer regresyon modelleri (devam) | [1] sayfa 318-333 |
| 13 | Çok değişkenli lineer regresyon modelleri (devam) | [1] sayfa 333-342 |
| 14 | Çok değişkenli lineer regresyon modelleri (devam) | [1] sayfa 342-357 |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | [1] Johnson, R. A. and Wichern, D. W., Applied Multivariate Statistical Analysis, Englewood Cliffs, New Jersey, 1982. |
| Ders Kaynakları | [2] Seber, G. A. F., Linear Regression Analysis, John Wiley, New York, 1977. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | ||||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | ||||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | ||||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | ||||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | ||||||
| 6 | Gerçek dünya problemlerini matematiksel olarak modeller. Farklı türde diferansiyel denklemleri çözme yeteneği kazanır ve bu denklemleri biyoloji, fizik ve mühendisliğin çeşitli dallarındaki uygulamalarda kullanabilir. Temel istatistik, olasılık teorisi ve veri analizi konularını öğrenir; optimizayon problemlerini çözme kabiliyeti kazanır ve kazandıkları analitik düşünme becerileri ile gerçek dünya problemlerine matematiksel çözümler getirir. | ||||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Performans Görevi (Seminer) | 40 |
| 1. Ödev | 20 |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 40 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Ödev | 1 | 8 | 8 |
| Performans Görevi (Seminer) | 1 | 20 | 20 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 159 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,36 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||