|
ISTL5043 | Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz | 3+0+0 | AKTS:7.5 | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | Yazılım Şekli | Seçmeli | Bölümü | İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ ANABİLİM DALI | Ön Koşul | Yok | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Uğur ŞEVİK | Diğer Öğretim Üyesi | | Öğretim Dili | Türkçe | Staj | Yok | | Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, öğrencilere çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerini teorik ve uygulamalı olarak öğretmektir. Öğrencilerin, çok değişkenli veri setlerini analiz etmek için uygun teknikleri seçme, analiz sonuçlarını doğru bir şekilde yorumlama ve raporlama yetkinliklerini kazanmaları hedeflenmektedir. Ayrıca, bu yöntemlerin farklı disiplinlerdeki uygulamalarını değerlendirerek, öğrencilerin çok yönlü bir istatistiksel bakış açısı geliştirmeleri sağlanır. |
Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | ÖK - 1 : | Çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerini anlama ve uygulayabilme yeteneği. | 2,8 | 1, | ÖK - 2 : | Çok değişkenli veri setlerini analiz etmek için uygun teknikleri seçme becerisi. | 2,8 | 1, | ÖK - 3 : | Analiz sonuçlarını doğru bir şekilde yorumlama ve raporlama yetkinliği. | 2,8 | 1, | ÖK - 4 : | Çok değişkenli istatistiksel analizler için istatistiksel yazılım araçlarını kullanabilme kapasitesi. | 2,8 | 1, | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | |
Bu dersi, çok değişkenli veri setlerinin analizi ve yorumlanması için kullanılan istatistiksel teknikleri kapsar. Ders, temel matris cebiri ve çok değişkenli dağılımlar ile başlar. Çok değişkenli regresyon analizi, temel bileşenler analizi, faktör analizi, ayırma analizi, kümeleme yöntemleri, çok değişkenli varyans analizi (MANOVA) ve yapısal eşitlik modellemesi (SEM) gibi ileri düzey teknikleri ele alır. Öğrenciler, bu tekniklerin teorik temellerini öğrenirken, R veya SPSS gibi yazılımlar kullanarak gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulamalar yaparlar. |
|
Haftalık Detaylı Ders Planı | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | Hafta 1 | Çok Değişkenli Veri ve Matris Cebiri | | Hafta 2 | Çok Değişkenli Dağılımlar ve Özellikleri | | Hafta 3 | Çok Değişkenli Regresyon Analizi | | Hafta 4 | Temel Bileşenler Analizi (PCA) - Kavramsal Temeller ve Uygulamalar | | Hafta 5 | Faktör Analizi - Faktör Yapılarının Belirlenmesi | | Hafta 6 | Ayırma Analizi - Ayırma Fonksiyonları ve Uygulamaları | | Hafta 7 | Kümeleme Yöntemleri - Hiyerarşik ve Hiyerarşik Olmayan Kümeleme | | Hafta 8 | Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) - MANOVA'nın Temelleri ve Uygulama Alanları | | Hafta 9 | Ara Sınav | | Hafta 10 | Kovaryans Yapı Analizi -Yapısal Eşitlik Modellemesi (SEM) | | Hafta 11 | Doğrulayıcı Faktör Analizi - Model Uygulama ve Değerlendirme | | Hafta 12 | Kısa Sınav | | Hafta 13 | Çok Değişkenli Normallik Testleri | | Hafta 14 | Hotelling's T² Testi | | Hafta 15 | Uygulamalar R | | Hafta 16 | Dönem Sonu Sınavı | | |
1 | Reha Alpar, 2018, Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık. | | |
1 | Şeref Kalaycı, 2010, SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Asil Yayınevi, . | | 2 | Brian Everitt & Torsten Hothorn, 2011, An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, Springer, . | | 3 | Joseph F. Hair, William C. Black, Barry J. Babin, Rolph E. Anderson, 2009, Multivariate Data Analysis, Prentice Hall, | | |
Ölçme Yöntemi | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | Arasınav | 9 | 18.04.2024 | 2 saat | 30 | Kısa sınav | 12 | 15.05.2024 | 1 saat | 20 | Dönem sonu sınavı | 16 | 07.06.2024 | 2 saat | 50 | |
Öğrenci Çalışma Yükü | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | Sınıf dışı çalışma | 1 | 14 | 14 | Arasınav için hazırlık | 20 | 1 | 20 | Arasınav | 2 | 1 | 2 | Kısa sınav | 1 | 1 | 1 | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 20 | 1 | 20 | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | Toplam Çalışma Yükü | | | 101 |
|