| 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 Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim) Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Dogan Yıldız |
| Dersi Veren(ler) | Dogan Yıldız |
| Asistan(lar)ı |
| 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
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 |
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 | Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı | |
| 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 | Final |
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 | 13 | 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 |
|---|
