Öğretim Programları Hakkında Bilgiler
| DERS BİLGİLERİ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ders | Kodu | Yarıyıl | Ders Süresi | Kredi | AKTS |
| Lineer Modeller | ISB 402 | 8 | 3 | 3 | 4 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar | None |
| Dersin Dili | Türkçe  |
|||
| Dersin Seviyesi | Lisans | |||
| Dersin Türü | Zorunlu | |||
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Selahattin KAÇIRANLAR | |||
| Dersi Verenler |
|
|||
| Dersin Yardımcıları | ||||
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı lisans ve yüksek lisans eğitimi boyunca gerekli alt yapıyı oluşturmak, lineer modellerde uygulanacak istatistiksel modelleme ve bu modellerden nasıl sonuç çıkarılacağı, yorumlanacağını bilmektir |
|||
| Dersin İçeriği | Lisans ve yüksek lisans eğitimi boyunca gerekli alt yapıyı oluşturmak, lineer modellerde uygulanacak istatistiksel modelleme ve bu modellerden sonuç çıkarma ve yorumlama |
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
|---|
| 1) Lineer modelleme konusunu kavrar. |
| 2) Tahmin edicilerin kestirimini açıklar. |
| 3) Tahmin edicilerin kestirimi ve bunlar hakkında gerekli istatistiksel sonuç çıkarabilme konusunu açıklar. |
| 4) Ki-kare dağılımı, t-dağılımı, F-dağılımını kavrar. |
| 5) Karesel formların bağımsızlığı konusunu kavrar. |
| 6) Karesel formdaki matris ve vektörlerin beklenen değerleri ve varyanslarını hesaplar. |
| 7) Tam ranklı modellerin matrisel gösterimi, modeldeki parametrelerin tahmin edicileri konusunu kavrar. |
| 8) Tam ranklı modellerde regresyon katsayıları üzerinde ortak güven bölgesi oluşturur. |
| 9) |
| 10) |
| 11) |
| 12) |
| 13) |
| 14) |
| 15) |
| DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No | Temel öğrenme Kazanımları | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar |
||||||
| 2 | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir |
||||||
| 3 | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar |
||||||
| 4 | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir |
||||||
| 5 | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır |
||||||
| 6 | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır |
||||||
| 7 | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama |
||||||
| 8 | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular |
||||||
| 9 | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar |
||||||
| 10 | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir |
||||||
| 11 | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur |
||||||
| 12 | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar |
||||||
| 13 | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder |
||||||
| 14 | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur |
||||||
| 15 | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar |
||||||
| 16 | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur |
||||||
| 17 | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir |
||||||
| 18 | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. |
||||||
| DERS AKIŞI | |||
|---|---|---|---|
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık | Yöntem |
| 1 | Matris cebiri kavramları (vektörler,rank özellikleri, satır ve sütun uzayları,transpoze) | kaynak tarama, okuma | Anlatım Soru-Cevap Tartışma |
| 2 | Matrislerin ortogonalliği ve inversleri (tersleri), | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım Soru-Cevap Tartışma |
| 3 | Matrislerin ortogonalliği ve inversleri (tersleri), özdeğer ve özvektörler | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 4 | Ki-kare dağılımı, t-dağılımı, F-dağılımı, | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 5 | Ki-kare dağılımı, t-dağılımı, F-dağılımı, | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 6 | karesel formların bağımsızlığı | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım Soru-Cevap |
| 7 | Karesel formdaki matris ve vektörlerin beklenen değerleri ve varyansları, bazı özel karesel formların dağılımları | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 8 | Ara Sınav | genel tekrar | Yazılı Sınav |
| 9 | Tam ranklı modellerin matrisel gösterimi, | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 10 | Tam ranklı modellerin matrisel gösterimi, modeldeki parametrelerin tahmin edicileri | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 11 | Tam ranklı modellerde varyansın tahmin edicisi | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 12 | Tam ranklı modellerde varyansın tahmin edicisi, tahmin edicilerin ve fonksiyonlarının güven aralıkları | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 13 | Tam ranklı modellerde varyansın tahmin edicisi, tahmin edicilerin ve fonksiyonlarının güven aralıkları | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 14 | Tam ranklı modellerde regresyon katsayıları üzerinde ortak güven bölgesi | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım |
| 15 | Tam ranklı modellerde regresyon katsayıları üzerinde ortak güven bölgesi | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Anlatım Soru-Cevap Tartışma |
| 16-17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | genel tekrar | Bireysel Çalışma Yazılı Sınav |
| KAYNAKLAR | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Diğer Kaynaklar | |
