Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 6011	Çok Değişkenli Analiz	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

İstatistik Bütünleşik Doktora
İstatistik Doktora
İstatistik Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Bu dersin amacı çok değişkenli analizlerin teorik yapısını kapsamaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Çok değişkenli normal dağılım üzerinden sonuç çıkarımı yapmanın önemini kavratmak
2	Çok değişkenli dağılımları kavratmak
3	Çok değişkenli büyük örneklem dağılımlarını ve yakınsamalarını geliştirmek
4	Çok değişkenli merkezi limit teoremini anlamak
5	Wishart ve ilişkili dağılımları tanımlamak
6	Farklı çok değişkenli ortalamaların karşılaştırılması

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Beklenen değer ve kovaryans operatörleri
2	Mahalonobis uzaklığı ve açısı
3	Çok değişkenli normal dağılım, Çok değişkenli dağılımların momentleri, marjinal normal dağılım
4	Matrislerin yakınsaması, matris serilerinin yakınsaması, Bireysel Ödev Hazırlama
5	Rasgele matris fonksiyonun asimptotik dağılımı
6	Wishart dağılımı, Ters Wishart dağılımı, merkezi olmayan Wishart dağılımı, Bireysel Ödev Hazırlama
7	Hotelling T-kare dağılımı, student-t dağılımı, beta dağılımı
8	İki normal kitlenin karşılaştırılması, normallik dönüşümü, dağılım testleri ve grafikleri
9	Çok değişkenli lineer modeller
10	En küçük kareler tahmini, En küçük kareler tahmin edicisinin özellikleri, Bireysel Ödev Hazırlama
11	En çok olabilirlik tahmin edicisi
12	İÇok değişkenli varyans analizi, Bireysel Ödev Hazırlama
13	Tek yönlü MANOVA, Tek yönlü MANCOVA, Bireysel Ödev Hazırlama
14	İki yönlü MANOVA, İki yönlü MANCOVA

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Timm, N.H. Applied Multivariate Analysis, (2002), Springer.

Yardımcı kaynaklar: Seber, G.A.F. (1984), Multivariate Observations, Wiley.
Press S.J., (1972), Applied Multivariate Analysis, HRW Press

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

ders anlatımı, ev ödevi, problem çözümü, sunum

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	ÖDEV
2	YSS	YIL SONU SINAVI
3	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.50 +YSS * 0.50
4	BUT	BÜTÜNLEME
5	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.50 + BUT * 0.50

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Eğer öğretici yeni tanımlara ve ilave notlara ihtiyaç duyarsa , bu sütun DEBİS menüsünden seçilecektir.

Değerlendirme Kriteri

Ev ödevlerinin, sunumun, proje raporlarının ve final sınavının değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü

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
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Final Sınavına Hazırlık	1	40	40
Ödev Hazırlama	4	25	100
Sunum Hazırlama
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			212

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.6
ÖK.1	5	5	5
ÖK.2	5	5	5
ÖK.3	5	5	5
ÖK.4	5	5	5
ÖK.5	5	5	5
ÖK.6	5	5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI