DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Yöntemleri IEM   740 1 3 3 6

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Yüksek Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Ebru ÖZGÜR GÜLER
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Çok değişkenli analizler için veri matrisinin hazırlanması ve veriye uygun yöntemin seçilerek yönteme ilişkin varsayımlar sınandıktan sonra uygun analizlerin uygulanabilmesi becerisini öğrenciye kazandırmaktır.
Dersin İçeriği
Çok değişkenli verinin anlaşılması, hazırlanması ve dönüştürülmesi şeklindeki veri matrisinin oluşturulması incelendikten sonra boyut indirgeme ve sınıflandırmaya ilişkin yöntemler karşılaştırılarak, yöntemlere ilişkin varsayımlar ele alınarak uygulamalarına yer verilmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Çok değişkenli veriyi açıklar
2) Boyut indirgeme yöntemlerini sıralar varsayımlarını açıklar
3) Gruplandırmaya yönelik yöntemlerini sıralar varsayımlarını açıklar
4) Elindeki veriye en uygun analiz yöntemini ayırt eder
5) Her bir yönteme ilişkin analizleri paket program sayesinde uygular ve elde ettiği sonuçları yorumlar
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında güncel kavramları açıklar
X
2
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında sahip olduğu bilgiler arasındaki ilişkileri açıklar
X
3
Alanında sahip olduğu bilgilerin İktisat, İşletme ve diğer sosyal bilimlere nasıl uygulanacağını açıklar
X
4
Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller
X
5
Modeli tahmin etmek için en uygun yöntemi uygulayıp sonuçlarını yorumlar
X
6
Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapar, kıyaslar, değerlendirir ve yorumlar
X
7
Amaca uygun bir şekilde veriyi tanımlar, toplar, düzenler ve analiz eder
X
8
Bir problemi çözmek üzere Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bilgileri kullanarak bireysel çalışma yapar
X
9
Ekip içinde sorumluluk alır, liderlik yapar ve etkin biçimde çalışır
10
Bir örgüt/kurum için vizyon, amaç ve hedef belirlemek amacıyla alanında öğrendiği bilgileri kullanır
X
11
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler
X
12
Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanır, elde ettiği bilgileri sentezler ve etkin biçimde sunar
X
13
Analiz sonuçlarını uygun şekilde sunar; bulgularını Türkçe veya yabancı bir dilde yüksek lisans tezine ya da mesleki bir rapora dönüştürür
X
14
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket program kullanır veya yeni bir bilgisayar kodu yazar
X
15
İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde anlar ve yorumlar; kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder
16
Karşılaştığı problemleri çözmek üzere yeni yaklaşım ve yöntemler arar
X
17
Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri tanır ve uygular
18
Güncel konuları takip eder, iktisadi ve sosyal olaylara ilişkin verileri yorumlar
X
19
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması yöntemlerini kullanarak kurumların ihtiyaç duyduğu çözüm önerilerini getirir
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Motivasyon: Kaynakların ve temel matris bilgisinin gözden geçirilmesi Anlatım
2 Çok değişkenli analizde veri matrisinin oluşturulması ve tanımlayıcı istatistikler Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
3 Çok değişkenli grafikler, standartlaştırma ve çok değişkenli normal dağılım Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
4 Çok değişkenli aşırı gözlemler ve eksik verilerin incelenmesi, uzaklık ve benzerlik ölçüleri Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
5 Çok değişkenli hipotez testleri Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
6 Boyut İndirgeme: Faktör analizi ve varsayımları Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
7 Boyut İndirgeme (devam): Faktör analizi uygulamaları Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
8 Ara Sınav Konu tekrarı Performans Değerlendirmesi
9 Sınıflandırma: Kümeleme analizi ve varsayımları Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
10 Sınıflandırma (devam): Kümeleme analizi uygulamaları Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
11 Sınıflandırma: Diskriminant analizine ilişkin varsayımlar Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
12 Sınıflandırma (devam): Diskriminant analizi uygulamaları Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
13 Sınıflandırma: Lojistik Regresyona ilişkin varsayımlar Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
14 Sınıflandırma (devam): Lojistik regresyon uygulamaları Kaynaktan ilgili bölüm Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
15 Genel tekrar ve bilgisayar uygulamaları Kaynaktan ilgili bölüm Deney / Laboratuvar
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Konu tekrarı Proje / Tasarım

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar