| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| İleri Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler | VBL5023 | 1 | 3 + 0 | 7,5 |
| Birim Bölüm | VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL |
| Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz Yüze |
| EBS Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Kadriye Nurdanay ÖZTÜRK (Yıl: 2025 - 2026) |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Çok değişkenli dağılımlar ve temel yöntemlerin gözden geçirilmesi, ileri çok değişkenli yöntemlerin analizi ve bunların çok boyutlu verilere uygulanması. |
| Ders İçeriği |
İleri çok değişkenli istatistik yöntemlerin klasik yöntemlere göre avantaj veya eksikliklerinin tartışılması, Güvenirlilik teorisi, Çok değişkenli parametrik olmayan modeller, Semi-parametrik diskriminant analizi, -Q teknik ve iki modlu değişkenlerde faktör analizi, Tekrarlı ölçme analizi (MANOVA,HLM) gibi ileri çok değişkenli yöntemler. |
| Ders Kaynakları |
Kendall’s Library of Statistics 1 Multivariate Analysis part 1 Wojtek Krazanowski, Francis H C. Marriot Kendall’s Library of Statistics 2 Multivariate Analysis part 2 Wojtek Krazanowski, Francis H C. Marriot
Univariate and Multivariate General Linear Models, Neil H. Timm, SAS Publishing (September 15, 1997) David W. Scott, “Multivariate Density Estimation Theory Practice and Visualization”, John Wiley&Sons 1992 Richard O. Duda,Peter E. Hart, DavidG. Stork “Pattern Classification”, John Wiley&Sons 2001 GREEN E. Paul.” Analyzing Multivariate Data”The Dryden Press |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 3,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Güvenirlilik teorisi | Ders |
| 2 | Çok değişkenli istatistik testler | Ders |
| 3 | Çok değişkenli parametrik olmayan modeller | Ders |
| 4 | Semi-parametrik diskriminant analizi | Ders |
| 5 | Semi-parametrik diskriminant analizi(uygulama) | Ders |
| 6 | Q teknik ve iki modlu değişkenlerde faktör analizi | Ders |
| 7 | Q teknik ve iki modlu değişkenlerde faktör analizi(uygulama) | Ders |
| 8 | Path analizi, latent değişken modelleri | Ders |
| 9 | Grafiksel modelleme | Ders |
| 10 | Büyüme eğri modelleri | Ders |
| 11 | Sağkalım analizi | Ders |
| 12 | Çok değişkenli yöntemlerin bilgisayar ortamında çözümlenmesi, dönem ödevlerinin sunumu | Ders |
| 12 | Çok değişkenli yöntemlerin bilgisayar ortamında çözümlenmesi, dönem ödevlerinin sunumu | Ders |
| 12 | Çok değişkenli yöntemlerin bilgisayar ortamında çözümlenmesi, dönem ödevlerinin sunumu | Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Öğrenciler çok değişkenli istatistik yöntemlerin Tıp ,Ziraat, Ekonomi, Biyoloji, Sosyoloji, Eğitim vb. pek çok uygulamalı bilim dallarında sıklıkla kullanılan komleks çok değişkenli yöntemlerin daha teorik altyapılarının analizini öğreneceklerdir | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
| Öğrenciler çok değişkenli istatistik yöntemlerin çeşitli veri setleri kullanılarak SAS, SPSS, Statistica,Systat, Minitab gibi istatistik paket programlarından, Mathlab, Mathcad gibi matematik paket programlarından yararlanılarak çözümlenmesini öğreneceklerdir | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
| Öğrenciler çok değişkenli dağılımlar ve temel yöntemlerin değerlendirilmesi yapabileceklerdir | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
| Öğrenciler güvenirlilik teorisi, çok değişkenli parametrik olmayan modeller, semi-parametrik diskriminant analizi, Q teknik ve iki modlu değişkenlerde faktör analizi, tekrarlı ölçme analizi (MANOVA,HLM) gibi ileri çok değişkenli yöntemleri öğreneceklerdir | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
