Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Prof. Dr. Taner Tunç *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2023, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Lineer Models in Statistics, Alvin C. Rencher and G. Bruce Schaalje

Dersin İçeriği

Matris cebiri, tesadüfi vektörler ve matrisler, çok değişkenli normal dağılım, karesel formların dağılımı, basit lineer regresyon, çoklu regresyon: tahmin, varyans analizi, kovaryans analizi

Dersin Amacı

Regresyon analizi ve varyans analizi gibi doğrusal modellerin teorik yapılarını öğretmek ve doğrusal modeller içeren problemlerde istatistiksel analiz yapma ve bunları gerçek hayat verilerine uygulama becerisini kazandırmaktır.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 matris cebiri uygun örnek çözümleri
2 matris cebiri uygun örnek çözümleri
3 Matris ve vektörlerin türevleri uygun örnek çözümleri
4 Tesadüfi vektörler ve matrisler-ortalama vektörleri ve kovaryans matrisleri uygun örnek çözümleri
5 Tesadüfi vektörlerin doğrusal fonksiyonları uygun örnek çözümleri
6 çok değişkenli normal dağılımve momemnt üreten fonksiyonu uygun örnek çözümleri
7 normal dağılımın özellikleri ve kısmi korelasyon uygun örnek çözümleri
8 arasınav
9 karesel formların dağılımı, ortalama ve varyansları uygun örnek çözümleri
10 karesel ve doğrusal formların bağımsızlığı uygun örnek çözümleri
11 çoklu doğrusal regresyon modeli parametre tahminleri- en küçük kareler tahmini uygun örnek çözümleri
12 En çok olabilirlik tahmini ve Genelleştirilmiş en küçük kareler tahmini uygun örnek çözümleri
13 çoklu doğrusal regresyonda hipotez testleri uygun örnek çözümleri
14 çoklu doğrusal regresyonda güven aralıkları uygun örnek çözümleri
15
16