| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Bilişim Teknolojileri İçin İstatistik | ISE 509 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi BURCU ÇARKLI YAVUZ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Karmaşık çok değişkenli problemleri modelleme, çok değişkenli verilerin analizinde kullanılabilecek istatistiksel teknikleri kullanma, çok değişkenli analizlerin sonuçlarını yorumlamayı ve geçerliliğini sınama amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders, bilişim sistemleri çalışma alanlarında verilerin analizi ve yorumlamasında kullanılan ileri istatistiksel teknikleri içermektedir: Temel Kavramlar, Doğrusal Regresyon Analizi, Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi, Kukla Değişkenli Regresyon Analizi, Doğrusal Olmayan Regresyon Analizi, Düzenleyici ve Aracı Değişkenler, Tekrarlı Örnekleme, En Büyük Olabilirlik ve EM Algoritması, Zaman Serileri Analizi, Varyans Analizi ve Deney Tasarımı, Çok Değişkenli Varyans Analizi, Temel Bileşenler Analizi, Hiyerarşik Kümeleme Yöntemleri, Hiyerarşik Olmayan Kümeleme Yöntemleri ve Özdüzenleyici Haritalar. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Hipotez kurma, uygun örneklemi belirleme ve geçerliliği sınama konularını kapsayan nicel araştırma tasarlayabilme | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, | Sınav, Ödev, |
| 2 | Tek ve çok değişkenli analizler için gerekli istatistiksel teoriyi ve işlemsel prosedürleri açıklayabilme | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, | Sınav, Ödev, |
| 3 | Bağımsız değişken(ler)deki değişime karşılık gelen bağımlı değişken(ler)deki değişimi modelleyebilme ve analize temel teşkil eden varsayımları değerlendirebilme | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, | Sınav, Ödev, |
| 4 | Karmaşık çok değişkenli problemleri modelleyebilme | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, | Sınav, Ödev, |
| 5 | Küçük hacimli ve/veya eksik veri içeren örneklemleri analiz edebilme | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, | Sınav, Ödev, |
| 6 | Grup ortalamalarına ilişkin deneyler tasarlayabilme ve anlamlılık testleri ile sınayabilme | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, | Sınav, Ödev, |
| 7 | Karmaşık yüksek boyutlu veri setlerini bağımsız az boyutlu uzaylara indirgeyebilme | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, | Sınav, Ödev, |
| 8 | Çok değişkenli veriyi ortak özellikli alt gruplara ayırabilme bilgi ve becerisine sahip olur. | Anlatım, Soru-Cevap, Gösteri, | Sınav, Ödev, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Örnekleme ve Esasları, Ölçme, Teknikleri Giriş | |
| 2 | Doğrusal Regresyon Analizi | |
| 3 | Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi | |
| 4 | Kukla Değişkenli ve Doğrusal Olmayan Regresyon | |
| 5 | Düzenleyici ve Aracı Değişkenler, Tekrarlı Örnekleme | |
| 6 | En Büyük Olabilirlik ve EM Algoritması | |
| 7 | Zaman Serileri Analizi | |
| 8 | Varyans Analizi ve Deney Tasarımı | |
| 9 | Çok Değişkenli Varyans Analizi | |
| 10 | Boyut İndirgeme | |
| 11 | Örnek Uygulamalar | |
| 12 | Kümeleme Analizi I | |
| 13 | Kümeleme Analizi II | |
| 14 | Kümeleme Analizi III |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | www.sabis.sakarya.edu.tr ders notları paylaşılacaktır. |
| Ders Kaynakları | 1. Johnson R.A. and Wichern D.W., (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th edition, Pearson, New Jersey. 2. Hair J.F., Anderson R.E., Tatham R.L. and Black W.C., (2009), Multivariate Data Analysis, 7th edition, Prentice Hall, New Jersey. 3. Ramachandran K.M. and Tsokos C.P., (2009), Mathematical Statistics with Applications, Elsevier Academic Press, Burlington.
|
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi | X | |||||
| 2 | Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi | X | |||||
| 3 | Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi | X | |||||
| 4 | Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi | X | |||||
| 5 | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri | X | |||||
| 7 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi | X | |||||
| 8 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi | X | |||||
| 9 | Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgileri yorumlama becerisi | X | |||||
| 10 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi | X | |||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi | X | |||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği | X | |||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Kısa Sınav | 20 |
| 1. Ödev | 30 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Sözlü Sınav | 1 | 5 | 5 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 1 | 5 | 5 |
| Final | 1 | 5 | 5 |
| Toplam İş Yükü | 141 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,64 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||