Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Çok Değişkenli İstatistikMTM620237.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ Matematik Mühendisliği ABD Matematik Mühendisliği Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimMatematik Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüNilgün Güler Bayazıt
Dersi Veren(ler)Nilgün Güler Bayazıt , Reşat Köşker
Asistan(lar)ı
Dersin Amacı1- Fiziksel olayları yorumlamak ve deneylerin sonuçlarını kestirmede istatistiksel teknikler geliştirmek. 2-Sosyal, ekonomik ve mühendislik alanlarında deney düzenlemek, veri toplamak, sınıflandırmak, istatiktiksel analiz yapmak ve sonuç çıkarmak. 3-Gerçek dünyadaki olaylara uyan istatistiki modeller geliştirmek ve modellenen olayların parametrelerini tahmin etmek.
Dersin İçeriğiİstatistiksel Kavramlar / Çok Değişkenli Normal Dağılımlar / Kovaryans Matrisi ve Ortalama Vektörün Tahmini / Anabileşenli Faktör Analizi / Sebastien ve Fisher Yaklaşımı / Çok Gruplu Ayırma Analizi / Çok Değişkenli Regresyon Analizi / Kanonik Korelasyon
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • R. A. Johnson, D. W. Wichern, “Applied Multivariate Statistical Analysis” 6th ed., Pearson, New Jersey, 2007.
  • W. K. Härdle, L. Simar, “Applied Multivariate Statistical Analysis” 4th ed., Springer, Heidelberg, 2015.
  • T.W. Anderson, “An Introduction to Multivariate Statistical Analysis”, 3rd Ed., John Wiley, New Jersey, 2003.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci matematiksel modeller ve istatistiksel paket programlar üzerinde teknikler geliştirir ve analiz eder.
  2. Öğrenci istatistiksel analiz yapma, yorumlama, sonuç çıkarma ve kestirme becerisi kazanır.
  3. Öğrenci bilim ile istatistiksel yöntemler arasındaki ilişkiyi ortaya koyarak bilimsel bilgi üretir.
  4. Öğrenci disiplinler arası takım çalışmalarında etkin rol alır.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1İstatistiksel TanımlarKaynak Kitap 1, Bölüm 1-2
2Örnek Geometri ve Rassal ÖrneklemeKaynak Kitap 1, Bölüm 3
3Çok Değişkenli Normal DağılımKaynak Kitap 1, Bölüm 4
4Ortalama Vektörü Hakkında ÇıkarımlarKaynak Kitap 1, Bölüm 5
5Bazı çok değişkenli Ortalamaların KarşılaştırmasıKaynak Kitap 1, Bölüm 6
6Çok Değişkenli Lineer Regresyon ModelleriKaynak Kitap 1, Bölüm 7
7Çok Değişkenli Lineer Regresyon Modelleri (devam)Kaynak Kitap 1, Bölüm 7
8Ara Sınav 1
9Temel BileşenlerKaynak Kitap 1, Bölüm 8
10Faktör Analizi ve Yapılandırılmış Kovaryans Matrisleri için ÇıkarımKaynak Kitap 1, Bölüm 9
11Kanonik Korelasyon AnaliziKaynak Kitap 1, Bölüm 10
12Ayırma ve SınıflandırmaKaynak Kitap 1, Bölüm 11
13Ayırma ve Sınıflandırma (devam)Kaynak Kitap 1, Bölüm 11
14Kümeleme, Uzaklık Yöntemleri ve AtanmaKaynak Kitap 1, Bölüm 12
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev130
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması1311
Derse Özgü Staj
Ödev130
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok