Giriş | English

Yüksek Lisans > Fen Bilimleri Enstitüsü > Harita Mühendisliği (y.l.) > ÇOK BOYUTLU VERİ ANALİZİ
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
ÇOK BOYUTLU VERİ ANALİZİ İkinci düzey JFM 512 Seçmeli 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri Yok
Eğitimin dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı Yok
Dersin veriliş şekli Yüz yüze
Dersin amacı Çok boyutlu verinin irdelenmesi ve analizlerinin gerçekleştirilmesi
Dersin tanımı Çok boyutlu verinin analizi için gerekli matematik ve istatistik modeller

Dersin içeriği
1- Tek boyutlu veri istatistiği
2- Tek boyutlu veri istatistiği
3- Tek boyutlu veri istatistiği
4- Tek boyutlu veri istatistiği
5- Tek boyutlu veri istatistiği
6- Çok boyutlu Normal dağılım ve hipotez testleri
7- Çok boyutlu Normal dağılım ve hipotez testleri
8- Çoklu regresyon analizi
9- Çok boyutlu varyans analizi
10- Çok boyutlu kovaryans analizi
11- Ana bileşen dönüşümü
12- Kümeleme
13- Sınıflandırma
14- Sınıflandırma
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Matris cebri
2- Tek ve çok boyutlu istatistik
3- Veri analizi
4- -
5- -
6- -
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
2- Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
3- Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
4- Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.
5- Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
6- Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.
7- Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
8- Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
9- Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
10- Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
11- Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler.
12- Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
13- Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
14-
15-
16-
17-
18-
19-
20-
21-
22-
23-
24-
25-
26-
27-
28-
29-
30-
31-
32-
33-
34-
35-
36-
37-
38-
39-
40-
41-
42-
43-
44-
45-
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 6 84
Ödevler 5 5 25
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 15 15
Ara sınavlar 1 5 5
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 15 15
Yarıyıl sonu sınavı 1 5 5
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     191
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 5 50
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
Ders kitabı Methods of Multivariate Analysis, Alvin C. Rencher, William F. Christensen
Yardımcı Kaynaklar Methods of Multivariate Analysis, Alvin C. Rencher, William F. Christensen

Ders ile ilgili dosyalar