Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Çok Değişkenli İstatistik YöntemlerIST510637.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim)
Seçmeli @ Veri Bilimi ve Büyük Veri Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora 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 AmacıLisansta verilen çok değişkenli dağılımlar ve temel yöntemlerin gözden geçirilmesi , karmaşık yöntemlerin irdelenmesi ve sözkonusu yöntemlerin uygulanması.
Dersin İçeriğiLisansta verilen çok yöntemlerin teorik ve uygulamalı olarak ayrıntılarına girilmesi ve karmaşık çok değişkenli yöntemlerin analizi ve uygulanması.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Applied Multivariate Statistical Analysis”, Prentice-Hall İnternational,Inc. Prentice Hall College Div; 4 edition (July 13, 1998) JOHNSON A. Richard, WICHERN W. Dean
  • MC LACHLAN Geoffrey J, “Discriminant analysis and Statitical pattern recognition”,John Wiley and Sons Inc.1992 TABACHNICK Barbara G. “Using multivariate statistics”Harber and row Publishers, 1990 ALPAR Reha.”Uygulamalı çok değişkenli istatistik yöntemlere giriş” TATLIDİL Hüseyin.”Uygulamalı çok değişkenli istatistik analiz”, Univariate and Multivariate General Linear Models, Neil H. Timm, SAS Publishing (September 15, 1997) Richard O. Duda,Peter E. Hart, DavidG. Stork “Pattern Classification”, John Wiley&Sons 2001 GREEN E. Paul.” Analyzing Multivariate Data”The Dryden Press
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. 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 uygulanmasını öğreneceklerdir
  2. Öğrenciler ileri çok değişkenli istatistik yöntemlerin çeşitli veri setleri kullanılarak SAS, SPSS, Statistica,Systat, Minitab gibi istatistik paket programlarından yararlanılarak çözümlemesini yapacaklardır
  3. Öğrenciler lisansta verilen çok değişkenli dağılımlar ve temel yöntemlerin gözden geçirebilecektir
  4. Öğrenciler karmaşık yöntemleri irdeleyecek ve sözkonusu yöntemleri uygulayacaklardır
  5. Öğrenciler lisansta verilen çok değişkenli yöntemlerin teorik ve uygulamalı olarak ayrıntılarına gireceklerdir

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Çok değişkenli kovaryans analizi
2Doğrusal olmayan bileşen analizi
3Açıklayıcı faktor analizi
4Doğrulayıcı faktor analizi
5Doğrusal discriminant fonksiyonları
6Lojistik Diskriminant
7Parametrik olmayan discriminant
8Ara Sınav 1
9Ara Sınav 1
10Uyum analizi
11Survival analiz
12Metrik olmayan yöntemler ( Karar Ağaçları)
13İstatistik imaj analizi
14İstatistik ve matematik paket program uygulamaları
15İstatistik ve matematik paket program uygulamaları
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev230
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 Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması148
Derse Özgü Staj
Ödev220
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)115
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)115
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok