Ders Notları

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

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Prof. Dr. Hasan Önder Doç. Dr. Samet Hasan Abacı *

(*) 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: 2025, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Yüz yüze

Dersin İçeriği

Bu ders, hayvan bilimi verileri üzerinde çok değişkenli istatistiğin kavramsal temellerini ve uygulanışını derinleştirmeyi amaçlar. İçerik, veri keşfi ve özet analizlerden başlayarak çok değişkenli regresyon ve ilişkiler, karmaşık yapılar ve karışık modeller, boyut indirgeme ve doğrusal olmayan yaklaşımlar, çok değişkenli hipotez testleri ve güven aralıkları, doğrulama ve model seçimi, kümeleme analizi, kanonik korelasyon analizi, temel bileşenler analizi, faktör analizi, ölçüm hataları ve güvenilirlik konularını kapsar.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, çok değişkenli istatistiğin kavramsal temellerini ve uygulanışını, hayvan bilimi verileri üzerinde derinleştirmek; veri keşfi, çok değişkenli modelleme, hipotez testleri, model seçimi/doğrulama ve biyolojik anlamlı yorumlamayı net bir şekilde öğretmektir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Çok Değişkenli İstatistik Analize Giriş
2 Çok Değişkenli Normal Dağılım ve Çok Değişkenli Varyans Analizi
3 Çok Değişkenli İki Yönlü Varyans Analizi
4 Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon Analizi
5 Temel Bileşenler Analizi
6 Açıklayıcı Faktör Analizi
7 Doğrulayıcı Faktör Analizi
8 Hiyerarşik Kümeleme Analizi
9 ARASINAV
10 Hiyerarşik Olmayan Kümeleme Analizi
11 Ayırma (Diskriminant) Analizi
12 Kanonik Korelasyon Analizi
13 Uyum Analizi
14 Çok Boyutlu Ölçekleme
15 Dönem Değerlendirme ve Genel Tekrar