Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

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	Temel bileşenler analizini uygulayabilme,
5	Faktör analizini uygulayabilme,
6	Doğrusal Diskriminant Analizini uygulayabilme,
7	Çok Değişkenli Normal dağılan iki kitle için ayrıştırma analizi yapabilme.

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	Arasınav
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

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

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