Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Ders KoduDers AdıDers TürüYılYarıyılAKTS
BİS604 Linear Modeller 927001 1 1 6
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Amacı
Model kavramı ve istatistik modellerin oluşturulması, farklılıkları ve kullanım alanlarını öğretmek ve uygulanmasını sağlamaktır.
Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
  1. Model kavramının ve istatistik modellemenin yapısını öğrenmek
  2. Regresyon modelleri ile deney tasarım modellerinin farklılıklarını ve çözümlerini kavramak ve yorumlamak
  3. Kovaryans modellerini çözümleyebilmek
  4. Karışık model kavramı, sabit ve şansa bağlı etki ve çözümleme farklılıkları
  5. Farklı modellemelerde hipotez testleri, yorumlanması, uygulama alanlarına göre yorum farklılıkları
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
Yok
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. Rencher, Alvin C., 2007. Linear models in statistics/Alvin C. Rencher, G. Bruce Schaalje. – 2nd ed. p. cm.Includes bibliographical references. ISBN 978-0-471-75498-5 (cloth). John Wiley & Sons, Inc.2. N.H. Bingham • John M. Fry., 2010. Regression, Linear Models in Statistics, Springer-Verlag London Limited 2010.3. C. Radhakrishna Rao. Helge Toutenburg. 1999. Linear Models: Least Squares and Alternatives, Second Edition. Springer-Verlag, New York Inc.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Dersin Sunulduğu Dil
Staj Durumu
Yok
Dersin İçeriği
Matriks çözümleme ve linear model çözümlemelerinde kullanımı. Regresyon esaslı linear modeller. deney tasarımı esaslı linear modeller.Varyans ve kovaryans matris çözümlemeleri. Genelleştirilmiş lineer modeller. Sabit ve şansa bağlı model kavramı. Beklenen değer farklılıkları. Karışık modeller. Kuadratik form ve lineer modellerde hipotez testleri. Kovaryans analiz modelleri.
Haftalık Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuar
1.Model kavramı ve istatistik modelleme
2.Matris çözümlemelerinin lineer modellerin çözümlemesinde kullanımı
3.Varyans ve kovaryans matrisleri oluşturulması, farklılıkları ve modellemede kullanımı
4.Çok değişkenli analizde veri matrisi ve tanımlayıcı istatistikler( R, S, SSCP matrisleri), genelleştirilmişvaryans.
5.Tam (full) model ve indirgenmiş (reduced) model kavramları ve hipotez testlerinde kullanımı
6.Basit lineer regresyon modelleri
7.Çoklu Regresyon modelleri
8.Regresyon modellerinde hipotez testleri
9.Varyans analizi modelleri, sabit model ve şansa bağlı model kavramı
10.Lineer modellerde parametre kestirim yöntemleri OLS, ML, RML vs.
11.Beklenen değer tahminleri, varyans unsurları kestirim yöntemleri
12.Tasarım matrisleri oluşturulması ve regresyon modeli ve deney modellerinde tasarım matrisleri farklılıkları
13.Kovaryans modelleri ve çözümlemeleri
14.Uygulama
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Ara Sınav130
Derse Katılım1430
Uygulama/Pratik1410
Tartışma610
Soru-Yanıt610
Ev Ödevi210
Toplam730
Yarıyıl (Yıl) Sonu EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Final Sınavı1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri60
Toplam100
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerAdetSüresi(saat)Toplam İş Yükü(saat)
Ara Sınav133
Final Sınavı133
Derse Katılım14342
Uygulama/Pratik14342
Tartışma6530
Soru-Yanıt6424
Ev Ödevi236
Toplam150