Anasayfa » Akademik Birimler » Fen-Edebiyat Fakültesi » İstatistik Bölümü » Dersler » Çok Değişkenli İstatistik 1
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Çok Değişkenli İstatistik 1IST411135300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu @ İstatistik Lisans Programı (%30 İngilizce)
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüDogan Yıldız
Dersi Veren(ler)Dogan Yıldız, Mehmet Şamil Güneş
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıÇok değişkenli istatistik yöntemlerin teorik alt yapısını oluşturularak söz konusu yöntemlerin doğru ve amaca uygun olarak uygulanabilirliğini sağlamak.
Dersin İçeriğiMatris ve vektör kuramı, Çok değişkenli istatistikte özgün matris ve vektörler, Çok değişkenli normal dağılımın özellikleri, Çok değişkenli hipotez testleri, Çok değişkenli varyans analizi(MANOVA), Çok değişkenli kovaryans analizi(MANCOVA)
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • ALPAR Reha. (2003) ”Uygulamalı çok değişkenli istatistik yöntemlere giriş”
  • TATLIDİL Hüseyin. (2002). ”Uygulamalı çok değişkenli istatistik analiz”
  • ÖZDAMAR Kazım. (1999). ”Paket programlar ile İstatistiksel veri analizi”
  • JOHNSON A. Richard, WICHERN W. Dean. (2002). “Applied Multivariate Statistical Analysis”, Prentice-Hall İnternational,Inc.
  • GREEN E. Paul. (1978). "Analyzing Multivariate Data". The Dryden Press
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler mathLab, Mathcad gibi matematik programlarından, SPSS, Statistica,Systat, Minitab gibi istatistik paket programlarından ve Excel gibi database programalarından yararlanarak,çok değişkenli istatistik teorisini öğreneceklerdir
  2. Öğrenciler kullanılacak veri setinin çok değişkenli analize uygunluğunun saptamayı öğreneceklerdir
  3. Öğrenciler matris ve vektör kuramı, çok değişkenli istatistikte özgün matris ve vektörleri öğreneceklerdir
  4. Öğrenciler çok değişkenli normal dağılımın özellikleri ve çok değişkenli hipotez testlerini öğreneceklerdir
  5. Öğrenciler çok değişkenli varyans analizi(MANOVA) ve çok değişkenli kovaryans analizini(MANCOVA) öğreneceklerdir

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-144444
PÇ-255555
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-544555
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----
PÇ-13-----
PÇ-14-----
PÇ-15-----
PÇ-16-----
PÇ-17-----
PÇ-18-----
PÇ-19-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Çok değişkenli analizde matris kuramı
2Çok değişkenli analizde vektör kuramı, özdeğer ve öz vektörler
3Çok değişkenli analizde veri matrisi ve tanımlayıcı istatistikler
4İki değişkenli(bivariate) normal dağılım, karesel formların dağılımı
5Mahalonobis uzaklığı, Kontur, elips ve elipsoid kavramları
6İkiden çok değişkenli normal dağılım fonksiyonu, Çok değ. yoğunluk fonk. Marjinal ve koşullu dağılımlar
7Normale uygunluk testleri, standartlaştırma ve dönüşümler
8Ara Sınav 1
9Çok değişkenli analizde hipotez testleri, Hotelling T
10Bağımlı ve bağımsız ortama vektörlerinin karşılaştırılması
11Çok değişkenli analizde tek ve İki yönlü varyans analizi
12Çoklu karşılaştırma (Post HOC) testleri
13Çok değişkenli kovaryans analizi
14Asal Bileşenler Analizi
15
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği120
Ödev00
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar140
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama00
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması144
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği115
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)117
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok