• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS VYA 5016 Denetimsiz Öğrenme Metotları ZORUNLU 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

Veri Yönetimi ve Analizi Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Veri Yönetimi ve Analizi Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Dersin amacı, en yaygın kullanılan çok değişkenli istatistiksel teknikleri ve bu tekniklerin temel kavramları, varsayımlarını ve bilgisayar paket programlarla iş hayatına yönelik uygulamalarını vermektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1. Kanonik korelasyon analizi ile iki değişken grubu arasındaki ilişkileri eşzamanlı olarak sunabilme. 2   2. Diskriminant (ayırma) veya lojistik regresyon tekniklerini kullanarak birimleri çok sayıdaki özelliğe göre önceden belirlenmiş gruplara sınıflayabilme. 3   3. Temel Bileşenler Analizi veya Faktör Analizi ile çok boyutlu değişken uzayını daha özet bir temel bileşen veya faktör uzayında yorumlayabilme 4   4. Çok değişkenli istatistiksel tekniklerin varsayımlarını farklı teknikler üzerinde inceleyebilme. 5   5. Faktör analizi ile bir olguyu tanımlayan çok boyutlu değişken uzayının arkasında yatan gizli yapıları araştırabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Çok değişkenli grafikler 2 Kayıp veriler, sapanların tespiti, varsayımların tespit edilmesi (normallik, farklı varyanslılık v.b.) 3 Temel Bileşenler Analizi 4 Faktör Analizi 5 Basit ve Çoklu Regresyon Analizi 6 Kanonik Korelasyon Analizi 7 Conjoint Analizi 8 Uygulamalar 9 Lojistik Regresyon Analizi 10 Ayırma (Diskriminant) Analizi 11 ANOVA VE MANCOVA 12 Kümeleme Analizi 13 Path Analizi 14 Çok Boyutlu Ölçekleme

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1- Johnson R.A., Wichern D.W., Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, New Jersey 2- Alpar R., Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1- Anlatım Metodu, 2-Uygulamalarla Gösterme Metodu, 3-Belirlenen Vakaların Tartışılarak Analizi Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYS YARIYIL SONU SINAVI 3 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + YYS* 0.60 4 BUT BÜTÜNLEME 5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + BUT* 0.60 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav notu, dönem içi çalışmalar ve Final notunun ağırlıklı ortalaması 75 ve üzeri olmalıdır.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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 13 3 39 Vize Sınavına Hazırlık 1 20 20 Final Sınavına Hazırlık 1 20 20 Ödev Hazırlama 5 5 25 Vize Sınavı 1 3 3 Final Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 152

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

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