ANKARA HACI BAYRAM VELİ ÜNİVERSİTESİ DERS TANIMLAMA FORMU Dersin Kodu ve Adı İstatistiksel Modellemede İleri Yöntemler
Dersin Yarıyılı 1.Yarıyıl
Dersin Katalog Tanımı (İçeriği) Temel Ders Kitabı
Yardımcı Ders Kitapları Johnson R.A. and Wichern D.W., (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th edition, Pearson, New Jersey.
Dersin Kredisi (AKTS) 7.0
Dersin Önkoşulları Bu dersin önkoşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Ders Devam Durumu Derse devam zorunluluğu bulunmaktadır.
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Dili Türkçe
Dersin Amacı ve Hedefi İleri istatistiksel modellerin farklı uygulama alanlara uygulanması hedeflenmektedir. Karmaşık çok değişkenli gerçek problemleri modelleyerek analiz etmek hedeflenmektedir.
Dersin Öğrenim Çıktıları
Dersin Veriliş Biçimi Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklined yürütülmektedir.
Dersin Haftalık Dağılımı
1. İstatistiksel modellemede temel kavramlar, örnekleme ve esasları 2. Doğrusal regresyon analizi
3. Çoklu doğrusal regresyon analizinin skalar ve matris formları 4. Kukla değişken ve doğrusal olmayan regresyon 5. Düzenleyici ve aracı değişkenler, tekrarlı örnekleme 6. En büyük olabilirlik
7. Zaman serileri analizi 8. Ara sınav
9. Varyans analizi ve deney tasarımı 10. Çok değişkenli varyans analizi
11. Temel bileşenler analizi: boyut indirgeme ve örnek uygulamalar 12. Kümeleme analizi: hiyerarşik yöntemler ve örnek uygulamalar 13. Kümeleme analizi: hiyerarşik olmayan yöntemler ve örnek uygulamalar 14. Kümeleme analizi: özdüzenleyici haritalar
15. Basit ve çoklu doğrusal regresyon çözümlemesi 16. Final Sınavı
Öğretim Faaliyetleri
Haftalık teorik ders saati Haftalık uygulamalı ders saati Okuma Faaliyetleri
İnternetten tarama, kütüphane çalışması Materyal tasarlama, uygulama Rapor hazırlama Sunu hazırlama Sunum
Ara sınav ve ara sınava hazırlık Final sınavı ve final sınavına hazırlık
Değerlendirme Ölçütleri
Sayısı Toplam Katkısı (%)
Ara sınav 1 30
Ödev/Sunum 1 20
Uygulama/Staj 0 0
Projeler 0 0
Pratik 0 0
Kısa Sınav 0 0
Dönem İçi Başarıya Oranı (%) 1 50
Finalin Başarıya Oranı (%) 1 50
Devam Durumu
Dersin İş Yükü
ETKİNLİKLER SAYISI (HAFTA) SÜRESİ (SAAT) TOPLAM İŞ YÜKÜ
Teorik Ders Süresi 14 3 42
Uygulamalı Ders Süresi 14 2 28
Okuma Faaliyetleri 14 1 14
Kütüphane Çalışması ve İnternetten Tarama 14 1 14
Materyal Tasarlama ve Uygulama 0 0 0
Uygulama/Staj 0 0 0
Proje (Hazırlık ve varsa Sunum Süresi Dahil) 14 1 14
Rapor (Hazırlık ve varsa Sunum Süresi Dahil) 0 0 0
Sunum Hazırlama 1 20 20
Sunum Yapma 1 3 3
Ara Sınav ve Sınava Hazırlık (Quiz veya Kısa Sınav Dahil) 1 20 20
Final Sınavı ve Sınava Hazırlık 1 20 20
Diğer 0
Toplam İş Yükü 175
Toplam İş Yükü/25 7.00
AKTS KREDİSİ 7.0
1 Alanında teorik ve uygulama açısından mesleki uzmanlık ve beceriye sahip olma ve alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme. 4 2 Alanında toplumsal bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket edebilme, kazandığı bilgi ve becerileri sorumluluk ilkelerine uygun olarak sosyal ve çalışma hayatında uygulayabilme. 4 3 Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgilere dayanarak karşılaştığı güncel soruna ilişkin uygun ekonometrik ve istatistik yöntemlerini seçme, kullanma ve değerlendirme becerisine sahip olma. 4 4 Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme ve disiplinler arası ve disiplin içi çalışmalarda verimli sonuçlara ulaşabilmek için takımla çalışma becerilerine sahip olma. 3
5 Kurum ve kuruluşların projelerini planlama, yönetme ve alanında bağımsız çalışmaları yürütebilecek araştırma yöntem bilgisine sahip olma. 3
6 İleri düzeyde ekonometri ve istatistik paket programlarını kullanabilme. 4
7 İş hayatında bilişim teknolojileri ile ilgili konularda beceri sahibi olma. 3
8 Analitik düşünme, araştırma yapabilme ve araştırma yöntemlerini kullanarak sorunlara bilimsel çözümler getirebilecek niteliklere sahip olma. 4
9 Yöneylem Araştırması ile ilgili terimleri ve temel teorileri kavrama, uygulama ve değerlendirme becerisine sahip olma. 4
10 Yöneylem Araştırması alanlarında teorik ve uygulama açısından mesleki uzmanlık ve beceriye sahip olma. 4
Prof. Dr. Aydın ÜNSAL
1. Alpar R., (2003). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş 1, Nobel Yayın Dağıtım, İstanbul.
2. Hair J.F., Anderson R.E., Tatham R.L. and Black W.C. (2009), Multivariate Data Analysis, 7th edition, Prentice Hall, New Jersey.
1. Tek ve çok değişkenli analizler için gerekli istatistiksel teoriyi ve işlemsel prosedürleri açıklayabilme 2. Karmaşık çok değişkenli problemleri modelleyebilme ve çözebilme
Ders Çıktıları ile Program Çıktıları Arasındaki Katkı Düzeyi
Dersi Verecek Öğretim Elemanı ve
İletişim Bilgileri [email protected]
