1. Anasayfa

Ders Notları

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

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Dr. Öğr. Üyesi Naci Murat *

(*) 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
END 614, Çok Değişkenli İstatistik (mufredatId:6738, dersId: 122621, programId: 5664)
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Çok Değişkenli İstatistiklerin Kullanımı Ciltli Kapak – 27 Ekim 2015 Linda S. Fidell (Eser Sahibi), Barbara Tabachnick (Eser Sahibi), Bayram Bıçak (Çevirmen)

Dersin İçeriği

Çok değişkenli rasgele değişken (rasgele vektör) yapısını kavratmak ve çok boyutlu parametreler hakkında sonuç çıkarımı yapmanın yanı sıra, hayatta karşılaşılan çok değişkenli istatistiksel problemleri anlamaya, çözümlemeye ve yorumlamaya çalışmaktır. Çok Değişkenli veri yapısı , düzenleme ve örnekleme dayalı tanımlayıcı istatistikler; Özdeğer ve özvektörler; İstatistiksel uzaklık kavramı; Çok Değişkenli normal dağılım ve özellikleri; Marjinal ve Koşullu dağılımlar; Çok değişkenli hipotezle testleri, Çok değişkenli iki bağımsız örneklemin karşılaştırılmasına yönelik testler; Çok değişkenli ikiden fazla bağımsız örneklemin karşılaştırmasına yönelik testler (MANOVA)

Dersin Amacı

1. Derse düzenli devam edilmesi 2. derse aktif katılım sağlanması 3. Derse gelmeden önce o derste işlenecek olan konunun gözden geçirilmesi 4, Dersten sonra o derste işlenen konunun kısa bir tekrar yapılması 5. Verilecek devlerin zamanında ve disiplin içerisinde yapılması 6. Sınavları programlı ve sürekli çalışarak hazırlanılması

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Çok Değişkenli İstatistik Kavramı ve Amacı, Matris Cebiri Konusu ile İlgili Genel Bilgiler
2 Çok Değişkenli Verileri Düzenlenme ve Özetleme
3 Çok Değişkenli Normal Dağılım ve Özellikleri, Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu, Karakteristik Fonksiyonu, Moment Üreten Fonksiyonu, Momentler.
4 Çok değişkenli Normal Dağılımda Olasılık Fonksiyonu Belli iken Parametrelerin Bulunması, Marjinal ve Şartlı Dağılımlar.
5 Marjinal ve Şartlı Dağılımlar (devam), Çoklu Korelasyon
6 Alt vektörlerin Bağımsızlığı, Parametre Tahmini, Örnek Ortalama Vektörünün Dağılımı.
7 Rasgele Karesel Form ve Dağılımı, Karesel Formun Değerlendirilmesi.
8 Çok Değişkenli Hipotez Testleri, Olabilirlik Oran Testi Yöntemi ile Çok Değişkenli Normal Dağılımda Kovaryans Matrisi Biliniyorken Kitle Ortalama Vektörüne Ait Hipotez Testi
9 Arasınav
10 Çok Değişkenli Hipotez Testleri, Bileşim Kesişim Testi Yöntemi ile Çok Değişkenli Normal Dağılımda Kovaryans Matrisi Biliniyorken Kitle Ortalama Vektörüne Ait Hipotez Testi
11 Çok Değişkenli Normal Dağılımda Kovaryans Matrisi Bilinmiyorken Kitle Ortalama Vektörüne Ait Hipotez Testi
12 İki Bağımsız Çok Değişkenli Kitle Ortalamasının Karşılaştırılması
13 İkiden Fazla Çok Değişkenli Kitle Ortalamasının Karşılaştırılması (MANOVA)
14 İkiden Fazla Çok Değişkenli Kitle Ortalamasının Karşılaştırılması (MANOVA)
15 Çok Değişkenli Kitle Kovaryans Matrisleri ile İlgili Hipotez Testleri, Homojenlik Testi