bilgisayar ağı tasarımı ve yönetimi

ÇOK DEĞİŞ KENLİ İ STATİ STİ KSEL VERİ ANALİ Zİ
7.5 ECTS Kredisi
2.yıl 1.dönem
Yüksek Lisans
Seçmeli
3 saat/hafta
Ders verme : 3 saat/hafta
Türkçe
Öğretim Üyesi: Serdar KORUKOĞLU (serdar.korukoglu@ege.edu.tr)
Dersin Amacı ve Hedefi :
Dersin amacı çok değişkenli istatistiksel veri analizine ilişkin, temel kavramlar,
uygulanabilirlikleri ve yöntemlerin tanıtılıp incelenmesidir. Ders başlangıcında temel olasılık
ve istatistiksel kavramlar verilecektir. Ders laboratuar uygulamalı olarak gerçekleştirilecek ve
Minitab yazılımı kullanılarak farklı uygulamalar yorumlanacaktır.
Dersin İ çeriğ i :
• Giriş
• Temel Olasılık ve İstatistiksel Kavramlar
• Örnek Geometrisi ve Şans Örneklemesi
• Çok Değişkenli Normal Dağılım
• Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Varyans Analizleri
• Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon Modelleri
• Ana Bileşenler Analizi ve Uygulamaları
• Faktör Analizi
• Kanonik Korelasyon Analizi
• Kümeleme Yöntemleri
Dersin Değ erlendirmesi :
Her yarıyılda ağırlığı %40 olan bir yazılı ara sınav (veya dönem ödevi) ve ağırlığı %60 olan
bir yazılı yarıyıl sonu sınavı yapılır.
Önş art :
İstatistik kullanımı ile ilgili iş tecrübesi ve/ veya temel düzeyde istatistik dersi alınmış olması.
Ders Kitabı/Diğ er Materyal :
1) James R. Evans, “Statistics, Data Analysis, & Decision Modeling”, Pearson, Prentice Hall ,
ISBN:0-13-188609-6
2) Joseph F. Hair Ronald L. Tatham Barry Babin Bill Black Rolph E. Anderson ,
“Multivariate Data Analysis”, Prentice Hall, ISBN: 9780132281393
3) Subhash Sharma, “Applied Multivariate Techniques”, John Wiley High Education
ISBN: 9780471310648
4)Richard A. Johnson and Dean W. Wichern, “Applied Multivariate Statistical
Analysis”, Prentice Hall, ISBN:0-13-834194-X
MULTIVARIATE STATISTICAL DATA ANALYSIS
7.5 ECTS Credits
2nd year 1st semester
Graduate
Elective
3 hours/week
Lectures : 3 hours/week;
in Turkish
Name of Lecturer: Serdar KORUKOĞLU (serdar.korukoglu@ege.edu.tr)
Aims and Objectives of the Course :
The aim of the course is to introduce basic ideas, applicability, and methods of multivariate
statistical data analysis. After an introductory overview of basic probability and statistical
concepts, students will learn different multivariate analysis methods. The course will be
laboratory-based. Use of the Minitab statistical software package will be demonstrated using
data from case studies.
Course Contents :
• Introduction
• Basic Probability and Statistical Concepts
• Geometry of Sample and Random Sampling
•
•
•
•
•
•
•
Multivariate Normal Distribution
Univariate and Multivariate Analysis of Variance(ANOVA-MANOVA)
Multivariate Linear Regression Models
Principal Components and its Applications
Factor Analysis
Canonical Correlation Analysis
Distance Methods and Clustering
Assessment Methods :
During the semester one mid-term exam is given. Also a final exam is scheduled at the end of
the semester. The % 40 of the mid-term grade (or homework) and the %60 of the final exam
grade forms the term grade.
Prerequisite/Recommended :
Work experience using basic statistics and/or one basic statistics course is recommended.
Textbook/Recommended Reading :
1) James R. Evans, “Statistics, Data Analysis, & Decision Modeling”, Pearson, Prentice Hall ,
ISBN:0-13-188609-6
2) Joseph F. Hair Ronald L. Tatham Barry Babin Bill Black Rolph E. Anderson ,
“Multivariate Data Analysis”, Prentice Hall, ISBN: 9780132281393
3) Subhash Sharma, “Applied Multivariate Techniques”, John Wiley High Education
ISBN: 9780471310648
4)Richard A. Johnson and Dean W. Wichern, “Applied Multivariate Statistical
Analysis”, Prentice Hall, ISBN:0-13-834194-X