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: Bahar
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Methods of Multivariate Analysis (Second Edition), Alvin C.Rencher Multivariate Analysis, 2nd Edition, Kanti V. Mardia, John T. Kent, Charles C. Taylor

Dersin İçeriği

İstatistiksel analizlerde yüksek boyutlu (çok değişkenli) verileri ihtiva eden durumlarla karşı karşıya kalındığında, orijinal değişkenlerin bazı özellikleri ile ilgili önemli bilgileri kaybetmeden bu verileri daha düşük boyutlu bir alt uzaya izdüşürme işlemi ile boyut yapısının azaltılması; girdi değişkenlerinin lineer veya lineer olmayan dönüşümlerinin azaltılmış kümesini oluşturmaktır.

Dersin Amacı

Değişkenler arasındaki bağımlılık yapısını ortadan kaldırmak (çoklu bağlantıyı gidermek) ve değişkenlerin lineer kombinasyonlarını oluşturmak yoluyla boyut/değişken indirgemesi yapmak dersin içerik kapsamındadır.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Çok değişkenli veri ve bu verinin özetlenmesinde kullanılan istatistiklerin tanıtımı
2 Çok değişkenli veride bağımlılık yapısının incelenmesi.
3 temel bileşen analizi
4 temel bileşen analizi
5 temel bileşen analizi
6 İstatistiksel paket programlar ve temel bileşenler analizi uygulamaları
7 Faktör Analizi ve amaçları, Faktörleşme yapısının belirlenmesi
8 ara sınav
9 Faktörleşme yöntemleri
10 Faktörleşme yöntemleri
11 Faktörleşme yöntemleri
12 Faktör döndürme yöntemlerinin incelenmesi
13 İstatistiksel paket programları ile Faktör analizi uygulamaları
14 İstatistiksel paket programları ile Faktör analizi uygulamaları
15 İstatistiksel paket programları ile Faktör analizi uygulamaları
16 final sınavı