TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | ISB402 |
| Ad | Lineer Modeller |
| Yarıyıl | 8. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 4 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. SELAHATTİN KAÇIRANLAR |
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 Ön Koşulu
yok
Kaynaklar
Lineer Modeller Prof.Dr.Müslüm Ekni 1999 Ankara
Notlar
Lineer Modeller Prof.Dr.Yılmaz Akdi Ankara
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Lineer modelleme konusunu kavrar. |
| ÖÇ02 | Tahmin edicilerin kestirimini açıklar. |
| ÖÇ03 | Tahmin edicilerin kestirimi ve bunlar hakkında gerekli istatistiksel sonuç çıkarabilme konusunu açıklar. |
| ÖÇ04 | Ki-kare dağılımı, t-dağılımı, F-dağılımını kavrar. |
| ÖÇ05 | Karesel formların bağımsızlığı konusunu kavrar. |
| ÖÇ06 | Karesel formdaki matris ve vektörlerin beklenen değerleri ve varyanslarını hesaplar. |
| ÖÇ07 | Tam ranklı modellerin matrisel gösterimi, modeldeki parametrelerin tahmin edicileri konusunu kavrar. |
| ÖÇ08 | Tam ranklı modellerde regresyon katsayıları üzerinde ortak güven bölgesi oluşturur. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar | 4 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir | 4 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar | |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir | 4 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır | 2 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır | 2 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama | 3 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular | 3 |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar | 4 |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir | 4 |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur | 2 |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar | 4 |
| PÖÇ13 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder | 4 |
| PÖÇ14 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur | 4 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar | |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur | |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir | |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. | 2 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Matris cebiri kavramları (vektörler,rank özellikleri, satır ve sütun uzayları,transpoze) | kaynak tarama, okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 2 | Matrislerin ortogonalliği ve inversleri (tersleri), | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 3 | Matrislerin ortogonalliği ve inversleri (tersleri), özdeğer ve özvektörler | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Ki-kare dağılımı, t-dağılımı, F-dağılımı, | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Ki-kare dağılımı, t-dağılımı, F-dağılımı, | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | karesel formların bağımsızlığı | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: 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 | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınav | genel tekrar | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Tam ranklı modellerin matrisel gösterimi, | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Tam ranklı modellerin matrisel gösterimi, modeldeki parametrelerin tahmin edicileri | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Tam ranklı modellerde varyansın tahmin edicisi | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Tam ranklı modellerde varyansın tahmin edicisi, tahmin edicilerin ve fonksiyonlarının güven aralıkları | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Tam ranklı modellerde varyansın tahmin edicisi, tahmin edicilerin ve fonksiyonlarının güven aralıkları | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Tam ranklı modellerde regresyon katsayıları üzerinde ortak güven bölgesi | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Tam ranklı modellerde regresyon katsayıları üzerinde ortak güven bölgesi | kaynak tarama, okuma ve önceki dersin tekrarı | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | genel tekrar | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | genel tekrar | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 7 | 7 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 109 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,36 | ||
| AKTS | 4 AKTS | ||