Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Çok Değişkenli İstatistik 2IST413235300
ÖnkoşullarYok
YarıyılBahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik Lisans Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Matematik Lisans Programı
Seçmeli @ Moleküler Biyoloji ve Genetik Lisans Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüDogan Yıldız
Dersi Veren(ler)Dogan Yıldız
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı, öğrencilerin çok değişkenli veri setlerindeki yüksek boyutlu değişkenleri boyut indirgeme yöntemleriyle daha az sayıda bileşenle ifade etmelerine, bu bileşenler üzerinden birimleri sınıflandırmalarına, bağımlılık yapılarını incelemelerine ve ilgili hipotez testlerini uygulamalarına yardımcı olmaktır.
Dersin İçeriğiAsal (temel) bileşenler analizi (PCA); faktör analizi; kanonik korelasyon analizi (CCA); diskriminant analizi; kümeleme (cluster) analizi; çok boyutlu ölçekleme (MDS); uyum (correspondence) analizi.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Ders Kitapları: [1]Johnson, R. A. & Wichern, D. W. Applied multivariate statistical analysis (6th ed., Pearson New International Edition). Pearson, 2014.
  • Tatlıdil, H. Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Ziraat Matbaacılık A.Ş. Ankara, 2002.
  • Zorunlu Kaynaklar: [1]Green, P. E. Analyzing multivariate data. The Dryden Press, 1978.
  • Özdamar, K. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi (Cilt 1). Nisan Kitabevi, 2015.
  • Sharma, S. Applied multivariate techniques. Wiley, 1995.
  • Tacq, J. Multivariate analysis techniques in social science research. SAGE Publications, 1997.
  • Alpar, Reha Uygulamalı çok değişkenli istatistik yöntemler. Detay Anatolia Akademik Yayıncılık. Ankara 2020
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, Çeşitli veri setlerini kullanarak SPSS, Statistica, Systat,Minitab ve R programlama gibi istatistik paket programlarıyla çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin çözümlemelerini gerçekleştirebileceklerdir.
  2. Çok değişkenli istatistik yöntemlerin Tıp, Ziraat, Ekonomi, Biyoloji, Sosyoloji ve Eğitim gibi pek çok bilim dalındaki uygulanabilirliğini açıklayarak örneklendirebileceklerdir.
  3. Gerçek veya kuramsal veri setleri üzerinde belirtilen paket programlar yardımıyla çözümlemeleri yapabileceklerdir.
  4. Asal (temel) bileşenler analizini ve faktör analizini uygulayarak sonuçlarını yorumlayabileceklerdir.
  5. Kanonik korelasyon analizi, diskriminant analizi, kümeleme (cluster) analizi, çok boyutlu ölçekleme ve correspondence (uyum) analizini uygulayarak çıktıları değerlendirebileceklerdir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Konu Anlatımı: Asal bileşenler analizi (PCA); bileşenlerin elde edilmesi, temel bileşen sayısının belirlenmesi ve uygulama. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Korelasyon matrisi ve özdeğer grafiği yorumu. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): PCA mı FA mı-ne zaman hangisi? 1. PCA’nın amacı, varyansın bileşenlere dağılımı ve scree/ açıklanan varyans kavramlarının hatırlanması. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 8, ss. 430 480. 2. PCA ve FA’nin kavramsal farklarının görülmesi; standardizasyonun rolü. Kaynak: Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 13, ss. 659-730.
2Konu Anlatımı: Faktör analizine giriş; PCA’dan farkları, ortak varyans; faktör modelleri. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Komünalite, yük ve özdeğer ilişkisi. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Keşfedici FA’de örneklem büyüklüğü kuralları.1. Ortak hata terimleri ve temel FA modeli. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 9, ss. 481-538. 2. Keşfedici FA’nin adımları ve raporlama ögeleri. Kaynak: Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 13, ss. 659-730.
3Konu Anlatımı: Faktör katsayıları ve faktör skorları; döndürme (ortogonal/oblİk) yöntemleri. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Varimax vs. Promax sonuçlarının kıyaslanması. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Döndürme seçiminin yorumlamaya etkisi. 1. Döndürme yöntemlerinin mantığı; faktör skorlarının elde edilmesi. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 9, ss. 481-538. 2. Yüklerin yorumlanması ve raporu. Kaynak: Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 13, ss. 659-730.
4Konu Anlatımı: Kanonik korelasyon analizinin amacı; kanonik değişkenlerin tanımı ve elde edilmesi. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): İki değişken setinden ilk kanonik çiftin hesap mantığı. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): CCA ve çoklu regresyonun karşılaştırılması. Kısa Sınav 1 (10 dk.): Öz değer ve öz vektör üzerinden faktör skorlarının hesaplanması. 1. İki değişken seti, kanonik korelasyonun tanımı ve özdeğer problemi. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 10, ss. 539-574. 2. Ön varsayımlar, veri hazırlığı ve sonuçların ilk yorumları. Kaynak: Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 12, ss. 617-658. 3. Kısa Sınav 1: Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Bölüm 8 “Principal Components”, ss. 430-480.
5Konu Anlatımı: Kanonik korelasyonların elde edilmesi; anlamlılık/sayısallık testleri ve yorum. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Wilks’ Lambda ile test. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Kanonik yükler ve çapraz yükler nasıl raporlanır? 1. Wilks’s Lambda, ki-kare yaklaşımı ve modelde kanonik çift sayısının seçimi. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 10, ss. 539-574. 2. Kanonik yükler/cross-loadings ve fazlalık tartışması. Kaynak: Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 12, ss. 617-658.
6Konu Anlatımı: Diskriminant analizine giriş; amaç ve temel varsayımlar. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Kovaryans eşitliği varsayımı (Box’s M) yorumu. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): DA mı lojistik regresyon mu? Kısa Sınav 2 (10 dk.): Kanonik korelasyon katsayı değerlerinin elde edilmesi. 1. Çok değişkenli normallik ve eş kovaryans varsayımı; ölçüm ölçekleri. Kaynak: Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 9, ss. 419-482. 2. İki popülasyon için ayırma mantığına giriş. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 11, ss. 575-590. 3. Kısa Sınav 2: Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Bölüm 10 “Canonical Correlation Analysis”, ss. 539-574.
7Konu Anlatımı: Diskriminant fonksiyonlarının (Fisher) belirlenmesi; sınıflandırma kuralı. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): İki grup için Fisher doğrusal fonksiyonu. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Özellik seçimi ve aşırı uyum.1. Diskriminant fonksiyonlarının sayısı ve katsayıların yorumu. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 11, ss. 590-612. 2. Sınıflandırma kuralı ve karar sınırlarının raporu. Kaynak: Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 9, ss. 419-482.
8Ara Sınav 1
9Konu Anlatımı: Diskriminant fonksiyonunun anlamlılık/performans değerlendirmesi; iki ve çok gruplu sınıflama. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Hata oranı ve karışıklık matrisi. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Maliyet duyarlı sınıflandırma. Kısa Sınav 3 (10 dk.): Diskriminant fonksiyonu katsayılarının elde edilmesi. 1. Sınıflandırma fonksiyonlarının değerlendirilmesi; hata oranı, cross validation. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 11, ss. 596-628. 2. İki-çok gruplu sınıflama ve doğrulama yaklaşımları. Kaynak: Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 9, ss. 419-482. 3. Kısa Sınav 3: Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Bölüm 11 “Discrimination and Classification”, ss. 590-612.
10Konu Anlatımı: Kümelemeye giriş; benzerlik/uzaklık ölçütleri. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Uzaklık seçiminin etkisi (örnek veri). Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Standardizasyonun rolü.1. Benzerlik/uzaklık ölçütleri ve veri ölçeklerinin etkisi. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 12, ss. 671-690. 2. Hiyerarşik kümelemeye giriş ve dendrogram okuma. Kaynak: Alpar, “Kümeleme Analizi” bölümü.
11Konu Anlatımı: Kümeleme yöntemleri (tek/complete/average/Ward); küme sayısının belirlenmesi, k means. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Dendrogram okuma. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Küme sayısı seçim ölçütleri. 1. Hiyerarşik yöntemler (single/complete/average/Ward). Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 12, ss. 682-695. 2. k-means ve küme sayısı belirleme yaklaşımları. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), ss. 696-705.
12Konu Anlatımı: Çok boyutlu ölçeklemeye (MDS) giriş; temel algoritma ve konfigürasyon. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Strese göre çözüm kalitesi. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Ölçekleme vs. PCA. Kısa Sınav 4 (10 dk.): Çok boyutlu ölçeklemede tablonun elde edilmesi. 1. Metrik olan/olmayan MDS’in temel fikirleri ve mesafe matrisi. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 12.6, ss. 706-715. 2. Uygunluk ölçütleri (stress) ve görselleştirme. Kaynak: Alpar, “Çok Boyutlu Ölçekleme” bölümü. 3. Kısa Sınav 4: Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Bölüm 12.6 “Multidimensional Scaling”, ss. 706-715
13Konu Anlatımı: Uyum (Correspondence) analizine giriş; basit uyum analizi ve yorum. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Satır-sütun profilleri ve inertya. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Kategorik veride görselleştirme. 1. Temel kurgu, tekil değer ayrışımı ile bağlantılar. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 12.7, ss. 716-726. 2. Profil diyagramları ve eksenlerin yorumu. Kaynak: Alpar, “Uyum Analizi” bölümü.
14Konu Anlatımı: Bilgisayar ortamında çözümler: biplotlar, Procrustes; dönem ödevi rehberi. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Biplot yorumlama. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Sunumda raporlama standartları. 1. Biplot türleri ve yorum ilkeleri. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 12.8, ss. 726-731. 2. Procrustes analizi ve konfigürasyon karşılaştırması. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 12.9, ss. 732-739; ayrıca Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 9/12/13 (tamamlayıcı)
15Konu Anlatımı: Bilgisayar ortamında çözümler (devam) ve dönem ödevlerinin sunumu. Sınıf-içi uygulama (5 dk.): Çapraz doğrulama/yeniden örnekleme ile sağlamlık kontrolü. Sınıf-içi tartışma (5 dk.): Bulguların genellenebilirliği. 1. Yazılım çıktılarının okunması ve raporlanması. Kaynak: Tabachnick & Fidell (2013), Böl. 9, 12-13. 2. Konu bazlı hızlı tekrar: PCA ve CA tüm başlıkların özeti. Kaynak: Johnson & Wichern (2014), Böl. 8-12 (uygulama odaklı kısımlar).
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım1410
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği420
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması144
Derse Özgü Staj
Ödev210
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)115
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok