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 Doç.Dr. Deniz ÜNAL ÖZPALAMUTCU
Dersi Verenler
Prof.Dr.SELAHATTİN KAÇIRANLAR1. Öğretim Grup:A
Prof.Dr.SELAHATTİN KAÇIRANLAR2. Öğretim Grup:A
 
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
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
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
HaftaKonularÖn 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