DERS ADI

: Mekânsal Veri Analizi

DERECE PROGRAMLARI

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
VYA 5020 Mekânsal Veri Analizi SEÇMELİ 3 0 0 4

Dersi Veren Birim

Veri Yönetimi ve Analizi Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. ÖZLEM KİREN GÜRLER

Dersi Alan Birimler

Veri Yönetimi ve Analizi Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Uzunluk, alan, yakınlık, yön gibi mekansal büyüklüklerin geleneksel istatistik metodlarla analizi ve mekansal uygulamalar için kullanımı ele alınacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1. Mekansal verilerin görsel analizi ile istatistiksel analizi arasındaki farkları kavrayabilme,
2   2. Veri türlerini sıralayabilme,
3   3. Verileri istatistik yöntemlerle analiz edebilme,
4   4. Farklı analiz yöntemlerini karşılaştırabilme,
5   5. Herhangi bir mekansal problemin çözümü için veri toplama ve analiz yöntemi tasarlayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Mekansal Ekonometriye Giriş: Mekansal ekonometri tanımı, klasik ekonometriden ayıran farklar
2 Mekansal ekonometrinin klasik ekonometriden ayıran farklar, Mekansal ekonometri terimleri
3 Mekansal Etki, Mekansal Bağımlılık ve Heterojenity kavramları
4 Mekansal Örnekleme
5 Mekansal Etkileşimler ve Mekansal Otokorelasyon
6 Mekansal Otoregresif Modeller
7 Mekansal Regresyon Modelleri
8 Ara Sınav
9 Mekansal Modeller İçin Tahmin Yöntemleri: SAR, SDM, SEM ve SAC Modellerinin Tahminlenmesi ve Yorumlanması
10 Mekansal Modeller İçin Tahmin Yöntemleri: SAR, SDM, SEM ve SAC Modellerinin Tahminlenmesi ve Yorumlanması -devamı
11 Mekansal Spesifikasyon Testleri
12 Mekansal Hata Korelasyonu için Testler
13 Mekansal Modellerin Uygulanması-1
14 Mekansal Modellerin Uygulanması-2

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1- Spatial Econometrics, Statistical Foundation and Application to Regional Converge, Advances in Spatial Science, 2009. Giuseppe Arbia
2. Spatial Econometrics: Methods and Models, 1988, Luc Anselin
3. Intorduction to Spatial Econometrics, 2009, LeSage J., Pace R. K.,Stata press. Third Edition.
4. Long, J. S. (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. USA: SAGE Publications.

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 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA
3 YYS YARIYIL SONU SINAVI
4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + BUT* 0.40


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 10 2 20
Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10
Final Sınavına Hazırlık 1 10 10
Ödev Hazırlama 5 3 15
Vize Sınavı 1 3 3
Final Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 103

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6
ÖK.111
ÖK.211
ÖK.311
ÖK.4
ÖK.5111111

İLETİŞİM BİLGİLERİMİZ
Dokuz Eylül Üniversitesi Cumhuriyet Bulvarı No: 144 35210 Alsancak / İZMİR
Telefon: +90(232) 412 12 12 - Faks: +90 (232) 464 81 35

Copyright 2015 DEÜ. BİD

ANASAYFA / ÜNİVERSİTE HAKKINDA / DERECE PROGRAMLARI / ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER / ULUSLARARASI İLİŞKİLER