GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İST-729 | ÇOK DEĞİŞKENLİ VE KÜMELEME ANALİZİ | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Çok değişkenli gözlemlerin analizi için istatistiksel yöntemler tanıtılacaktır ve gerçek veriler üzerinde bu yöntemlerin uygulamaları R programı kullanılarak yapılacaktır. Ayrıca benzerlik ya da farklar matrisleri kullanılarak hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan yöntemlerle verilerin kümelere ayrıştırılmaları incelenecektir. Çok boyutlu verilerin daha düşük boyutlarda nasıl temsil edilebileceği çok boyutlu ölçekleme ile tartışılacaktır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Nebahat Bozkuş
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenciler, bileşik, bileşen ve koşullu dağılımları ve özelliklerini çok değişkenli normal dağılım ile ilişkilendirmeyi öğrenir. |
| 2 | Öğrenciler, Hotelling T2 istatistiğini tek örneklem ve iki örneklem için hesaplamasını ve yorumlamasını öğrenir. |
| 3 | Öğrenciler, boyut indirgeme yöntemlerini uygulamasını ve sonuçlarını yorumlanmasını öğrenir. |
| 4 | Öğrenciler, bir veri setindeki grup yapısını hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemlerini kullanarak öğrenir. |
| 5 | Öğrenciler, çok boyutlu ölçekleme yöntemini kullanılarak, çok boyutlu verilerin daha düşük boyutta nasıl temsil edileceğini öğrenir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
-
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
-
Dersin İçeriği
Matris cebiri, Çok değişkenli dağılımlar, Çok değişkenli normal dağılım, En çok olabilirlik tahmini, Hotelling T2 testi, Boyut indirgeme,, Kümeleme analizi, Küme geçerlilik kriterleri, Çok boyutlu ölçekleme.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Matris cebiri. | Matris cebiri. | |
| 2 | Çok değişkenli dağılımlar; momentleri; koşullu ve marjinal dağılımları; doğrusal birleşimleri. | ||
| 3 | Çok değişkenli dağılımlar; momentleri; koşullu ve marjinal dağılımları; doğrusal birleşimleri. | ||
| 4 | Çok değişkenli normal ve Wishart dağılımları; en çok olabilirlik tahmini. | ||
| 5 | Hotelling T2 testi. | Hotelling T2 testi. | |
| 6 | MANOVA | MANOVA | |
| 7 | Hiyerarşik kümeleme analizi. | ||
| 8 | Hiyerarşik kümeleme analizi. | ||
| 9 | Hiyerarşik olmayan kümeleme analizi. | ||
| 10 | Hiyerarşik olmayan kümeleme analizi. | ||
| 11 | Küme geçerlilik indexleri. | ||
| 12 | Küme geçerlilik indexleri. | ||
| 13 | Çok boyutlu ölçekleme. | Çok boyutlu ölçekleme. | |
| 14 | Genel uygulama. |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Ders notlarına ek olarak aşağıdaki kaynaklardan yararlanılabilir. - B.S. Everitt, An R AND S-plus Companion to Multivariate Analysis. Springer-Verlag, 2005. - B.F.J. Manly, Multivariate Statistical Methods: A Primer. Chapman & Hall / CRC, 2004. - K.V. Mardia, J.T. Kent & J.M. Bibby, Multivariate Analysis. Academic Press,1979. - Tatlıdil, H. (2002). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Ankara: Akademi Matbaacılık.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 60 |
| Ev Ödevi | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Proje Hazırlama | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
-
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 4 | 56 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 14 | 4 | 56 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 16 | 4 | 64 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 180 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ 1 |
| ÖÇ 2 |
| ÖÇ 3 |
| ÖÇ 4 |
| ÖÇ 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek