Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
İleri İstatistiksel Yöntemler
Ders Kodu: BİS637
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Doktora
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 4
Uyg.: 0
Kredi: 4
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Bu dersin amacı öğrencilerin söz konusu istatistiksel teknikleri kavramaları ve bir istatistik yazılımı olan SPSS'de değişik disiplinlerde uygulama yapmalarına olanak sağlamaktır.

Özet İçerik

Tek yönlü varyans analizi , iki veya daha çok yönlü varyans analizi, regresyon, korelasyon, çoklu regresyon, non-parametrik istatistikler, ki kare dağılımı.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Çok değişkenli istatistik yöntemlerin teorik altyapılarının öğrenme
2.Çok değişkenli istatistik yöntemlerin çeşitli veri setleri kullanılarak SAS, SPSS, Statistica,Systat, Minitab gibi istatistik paket programlarından, Mathlab, Mathcad gibi matematik paket programlarından yararlanılarak çözümlenmesi
3.Lisans ve yüksek lisansta verilen çok değişkenli dağılımlar ve temel yöntemlerin değerlendirilmesi
4.İleri çok değişkenli yöntemlerin analizi ve bunların çok boyutlu verilere uygulanması
5.İleri biyoistatistiksel analiz sonuçlarını doğru yorumlayabilme becerisi kazanma
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Mertler, C. A., & Reinhart, R. V. (2016). Advanced and multivariate statistical methods: Practical application and interpretation. Routledge.
2.Kim, K., & Timm, N. (2006). Univariate and multivariate general linear models: theory and applications with SAS. Chapman and Hall/CRC.
3.Alpar, R. (2013). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemler. Detay Yayıncılık.
4.Johnson, R.A., Wichern, D.W.(1988). Applied Multivariate Statistical Analysis
5.Westfall, P., & Henning, K. S. (2013). Understanding advanced statistical methods. CRC Press.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Çok değişkenli parametrik modeller
2. Hafta - Teorik
Çok değişkenli parametrik olmayan modeller
3. Hafta - Teorik
Çok değişkenli varyans analizi-I
4. Hafta - Teorik
Çok değişkenli varyans analizi-II
5. Hafta - Teorik
Tekrarlı ölçümlerde varyans analizi
6. Hafta - Teorik
Kovaryans analizi
7. Hafta - Teorik
Çok değişkenli kovaryans analizi
8. Hafta - Teorik
Literatür tarama ve tartışma (Ara sınav)
9. Hafta - Teorik
Loglineer analiz-I
10. Hafta - Teorik
Loglineer analiz-II
11. Hafta - Teorik
Topluluk öğrenme yöntemleri-I
12. Hafta - Teorik
Topluluk öğrenme yöntemleri-II
13. Hafta - Teorik
Yapay sinir ağları
14. Hafta - Teorik
Propensity skor analizi
15. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Final sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%5
Ödev1%5
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140456
Ödev25214
Kısa Sınav2216
Ara Sınav120222
Dönem Sonu Sınavı120222
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)120
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
OÇ-1
4
4
5
4
4
4
4
OÇ-2
4
5
4
3
4
4
4
OÇ-3
5
4
4
4
4
4
4
OÇ-4
4
4
4
4
4
4
4
OÇ-5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026