Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CIE 5118	Hidrolojide Çok Değişkenli Teknikler	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Hidrolik - Hidroloji ve Su Kaynakları Doktora
Hidrolik - Hidroloji ve Su Kaynakları Yüksek Lisans
Hidrolik - Hidroloji ve Su Kaynakları Bütünleşik Doktora

Dersin Amacı

Çok değişkenli hidrometrik veri tek bir değişkenin faklı noktalarda ölçümü, birden
fazla değişkenin aynı noktada ölçümü ile meydana gelir yada her ikisinin birden
varolması sonucu ortaya çıkar. Genel olarak hidrolojik verilerin büyük çoğunluğu çok
değişkenli bir yapıdadır, ancak istatistiksel hidrolojiye giriş dersleri tek bir
değişkenin gözlemlenmesi sonucu ortaya çıkan basit problemlere eğilmektedir. Dersin
amacı çok değişkenli veri analizinde kullanılan temel metotları aktarmak ve bunların su
kaynakları problemlerine uygulama alanlarını öğretmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Çok değikenli hidrometeorolojik verilerin yorumlayabilme ve analiz edebilme
2	Çok değikenli hidrometeorolojik verilerden bilgi sentezleyebilme
3	Çok değişkenli istatistiksel metotları su kaynakları planlaması ve su yapıları
4	Mevcut verilerin farklı boyutlarını yorumlayabilme ve analiz edebilme
5	Çok değişkenli analiz tekniklerini su kaynakları yönetiminde uygulayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Çok değişkenli analizin temelleri
2	Principal Component analizi
3	Faktör analizi
4	Çok boyutlu ölçeklendirme
5	Cluster analizi
6	Veri analiz problemleri
7	Çapraz sınıflamalı frekans verisi
8	Arasınav
9	Kanonik korelasyon analizi
10	Diskiriminant analizi
11	Çoklu diskiriminant analizi
12	Doğrusal yapılı ilişkiler
13	Örtük yapılı ilişkiler
14	Vaka incelemesi ve analizi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Chatfield, C., Collins A.J., Introduction to Multivariate Analysis, Chapman and Hall, London, 1980.
Dillon, W.R., Goldstein, M., Multivariate Analysis: Methods and Applications, John Wiley and Sons, 1984.
Jobson, J.D., Applied Multivariate Data Analysis (Volumes I and II), Springer-Verlag, 1992.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders notları, sunumlar ve kaynak kitaplar öğretme ve öğrenme yöntemi olarak kullanılır.
Öğrenciler 1 adet yıliçi projesi hazırlamakla yükümlüdür.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	ODV	ÖDEV
3	YSS	YIL SONU SINAVI
4	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.25 + ODV 0.25 +YSS 0.50
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.25 + ODV 0.25 +BUT 0.50

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Yıliçi notu 1 adet arasınav ve 1 adet yıliçi projesi ile belirlenir

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Yıliçi proje çalışmasının teslimi final sınavına girebilmenin ön koşuludur.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

nilgun.harmancioglu@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

9:00 - 17:00 haftaiçi

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders anlatımı	13	3	39
Ödev hazırlama	1	48	48
Final sınavına hazırlık	1	24	24
Haftalık ders öncesi/sonrası hazırlıklar (ders materyallerinin, makalelerin okunması vb.)	13	4	52
Vize sınavına hazırlık	1	24	24
Vize Sınavı	1	4	4
Final Sınavı	1	4	4
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			195

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.3	PK.4	PK.5	PK.8	PK.11
ÖK.1	3
ÖK.2			3
ÖK.3				3
ÖK.4		3
ÖK.5					4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI