| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Çok Değişkenli İstatiksel Veri Analizi | BLM6197 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Serkan Ayvaz |
| Dersi Veren(ler) | Serkan Ayvaz |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Tek değişkenli ve iki değişkenli istatistiksel yöntemlerden farklı olarak, çok değişkenli istatistiksel yöntemler, bir seferde birden fazla ilişkiyle çok değişkenli verileri analiz edebilir. Her birinin kendi amacı olan çok değişkenli veri analizi yöntemleri vardır. Bu dersin amacı çok değişkenli veri analizi kavramlarını tanıtmak ve kullanımlarını pratik anlamda tanımlamaktır. Temel vurgu, her yöntemin amacını açıklamaktır, böylece öğrenciler araştırma sorularına uygun yöntemleri seçebilirler. Dersin genel amacı, öğrencilere veri analizi ve araştırma bulguları hakkında eleştirel düşünmeyi öğretmektir. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Temel çok değişkenli olasılıklar (çok değişkenli normal dağılım, genelleştirilmiş varyans, koşullu dağılımlar, marjinal dağılımlar, kısmi korelasyonlar), ana bileşenler analizi, faktör analizi, çok boyutlu ölçekleme, yazışma analizi, kümeleme analizi, çok değişkenli varyans analizi, diskriminant fonksiyon analizi, çoklu regresyon ve kanonik korelasyonun yanı sıra deneysel tasarım, istatistiksel tahmin ve hipotez testi gibi veri analizindeki temel kavramlar bu ders kapsamında işlenecektir. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler çok değişkenli normal dağılımın özelliklerini öğrenir
- Öğrenciler çok değişkenli normal rasgele örneklerin istatistiklerin dağılımını türetecektir
- Öğrenciler ana bileşenler yöntemini anlayacak ve kullanacaklardır
- Öğrenciler çok değişkenli verileri analiz edip yorumlayabilir.
- Her bir analiz ve testi gerçekleştirirken yapılan varsayımları öğrenciler açıklayabilecektir
- Çok değişkenli verilerinin bu varsayımlara uygun olup olmadığını ve uymazlarsa ne yapacaklarını öğrenciler belirleyebilecektir
- Öğrenciler veri kümeleriyle hangi yöntemi kullanacaklarına karar verebileceklerdir
- Öğrenciler verileri analiz edip sonuçları elde edebilir
- Öğrenciler sonuçları yorumlayabilecek ve bulguları başkalarına açıklayabilecektir
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | DÖÇ-6 | DÖÇ-7 | DÖÇ-8 | DÖÇ-9 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-4 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-5 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-8 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-9 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-10 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Ders planı ve tanıtımı, rasgele vektörler ve matris cebirinin kısaca tekrarlanması, çok değişkenli normal dağılım | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 2 | çok boyutlu normal dağılımın özellikleri, tahmini, genelleştirilmiş varyans; koşullu dağılımlar, marjinal dağılımlar, kısmi korelasyonlar | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 3 | Normallik varsayımını değerlendiren basit rastlantısal örnekler (Blom yaklaşımı, Shapiro-Wilk istatistiği, Anderson-Darling testi), aykırı değerleri saptama, ortogonal ve ortogonal olmayan dönüşümler | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 4 | Maksimum olasılık tahmini, ortak olabilirlik fonksiyonu, bireysel korelasyonlar ve kısmi korelasyonlar için çıkarımlar (Fisher'in Z dönüşümü), Bootstrap tahmini, homojenlik testi (Bartlett testi) | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 5 | Ortalama vektörler hakkında çıkarımlar: Hotelling T^2, güvenirlilik aralıkları, büyük örnek sonuçları | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 6 | Çeşitli ortalama vektörlerin karşılaştırılması, çok değişkenli varyans analizi (MANOVA) ve tekrarlanan ölçümler | |
| 7 | Ana bileşenler, ana bileşenlerin yorumlanması, grafik gösterimler, projeksiyon takibi, faktör analizi | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 8 | Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı | |
| 9 | ||
| 10 | Kanonik korelasyonların tekrar ölçülmesi, Pearson Chi-kare testi | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 11 | Sınıflandırma: Doğrusal diskriminant analizi, lojistik regresyon, sınıflandırma ağaçları, nöral ağlar | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 12 | Kümeleme analizi, küme tanımı, hiyerarşik kümeleme, tek / ortalama / tam benzerlik, Ward metodu, K-means yöntemi | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 13 | Ara Sınav 2 | |
| 14 | Çok boyutlu ölçekleme | Önerilen kitanbın ilgili bölümleri |
| 15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 2 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 2 | 40 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 12 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 2 | 40 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 2 | 35 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 35 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
