DERS ADI

: Çok Değişkenli Veri Analizi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
BİL 2014 Çok Değişkenli Veri Analizi ZORUNLU 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Bilimin her alanında çok değişkenli veri ile karşılaşılır. Dersin amacı, öğrencilere gerçek hayatta sıkça karşılaşılan çok değişkenli istatistiksel yöntemleri öğretmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Doğrusal cebir terimlerinin (determinant, özdeğer, özvektör vs.) istatistiksel anlamlarını kavrayabilme,
2   Çok değişkenli tanımlayıcı istatistikleri elde edebilme (ortalama vektörü, varyans-kovaryans matrisi, korelasyon matrisi vs.),
3   Hipotez Testleri ve Çok değişkenli Hipotez testlerini çözümleyebilme
4   Çok değişkenli veri analiz yöntemlerini uygulayabilme,

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Çok değişkenli Veri Analizinde Kullanılan İstatistiksel Kavramlar
2 Hipotez Testlerine Giriş
3 Kitle Ortalaması için Hipotez Testleri (Tek Örneklem)
4 Kitle Ortalaması için Hipotez Testleri (Çift Örneklem)
5 Çok değişkenli Verilerde kovaryans ve Korelasyon Matrisi
6 Çok Değişkenli Hipotez Testi
7 Çok Değişkenli Varyans Analizi
8 Genel Tekrar
9 Varyans-Kovaryans Matrisi ile Temel Bileşenler Analizi (TBA)
10 Temel Bileşenlerin Tahmini, Korelasyon Matrisi aracılığıyla TBA
11 Faktör Analizinin Amaçları, Faktör Analizi Denklemleri
12 Uygun Faktör sayısını seçmek
13 Doğrusal Diskriminant (Ayrıştırma) Analizi
14 Doğrusal Diskriminant (Ayrıştırma) Analizi ve Genel Tekrar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynaklar:
Anderson T. W., An Introduction To Multivariate Statistical Analysis, Wiley-Interscience, 2003.
Alpar, R., Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, 2011
Yardımcı kaynaklar:
Grinn, L. G. and Fidell, L. S., Reading and Understanding More Multivariate Statistics, APA Books, Washington D. C., 2000.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S., Using Multivariate Statistics, Harper Collins College Publishers, 2001

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, sunum

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Vize
2 FN Final
3 BNS BNS VZ * 0.40 + FN * 0.60
4 BUT BÜTÜNLEME
5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU VZ * 0.40 + BUT * 0.60


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Öğretim üyesi açıklama yapmak isterse bu başlığı kullanabilir.

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

cagin.kandemir@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Final Sınavına Hazırlık 1 18 18
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 2 28
Vize Sınavı 1 12 12
Final Sınavı 1 12 12
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 127

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13
ÖK.1443
ÖK.2443
ÖK.3443
ÖK.4443