Home » Akademik Birimler » Fen-Edebiyat Fakültesi » İstatistik Bölümü » Dersler » Lineer Modeller
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Lineer Modeller IST309223200
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik Lisans Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüGülhayat Şimşek
Dersi Veren(ler)Ali Hakan Büyüklü
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıLisans ve yüksek lisans öğrenimi boyunca gerekli teorik alt yapıyı oluşturmak. Lineer modellerde uygulanacak istatistiksel modelleme ve bu modellerden nasıl sonuç çıkarıp, nasıl yorum yapılacağının bilinmesi
Dersin İçeriğiKaresel formlar ve dağılımları, Tam ranklı modellerin matris gösterimi, Tam ranklı modellerde parametre tahmini ve hipotez testleri, Tam ranklı olmayan modellerde parametrelerim tahmini ve hipotez testleri
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Linear Models in Statistics, Rencher, Alvin C., John Wiley&Sons, INC., 2nd ed., New York, USA, 2008.
  • Myers and Milton (1991) A First Course in the Theory of Linear Statistical Models , PWS-KENT
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler lineer modelleri matris notasyonu kullanarak yazacaktır
  2. Öğrenciler lineer modellerin tahmini için gerekli matris işlemlerini yapacaktır
  3. Öğrenciler lineer modellemede, parametre tahmini ve hipotez testi mantığını anlayacaktır
  4. Öğrenciler herhangi bir veriyi modelleyebilecek, hipotezleri test edebilecektir
  5. Öğrenciler tam ranklı olmayan modelleri tanımlayabilecektir

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Lineer modellerde kullanılan bazı basit matris işlemleri, transpoze ve vektör notasyonları Ders kitabı 1, Bölüm I
2Lineer modellerde kullanılan matrislerin ortogonalliği ve inversleri (tersleri), özdeğer ve özvektörler Ders kitabı 1, Bölüm I
3Lineer modellerde kullanılan matrislerin rankı, trace (izi) ve idempotent matrisler Ders kitabı 1, Bölüm I
4Lineer modellerde kullanılan karesel formdaki matris ve vektörlerin beklenen değerleri ve varyansları, bazı özel karesel formların dağılımları Ders kitabı 1, Bölüm I
5Lineer modellerde Ki-kare dağılımı, t-dağılımı, F-dağılımı kullanımı, karesel formların bağımsızlığı Ders kitabı 1, Bölüm I
6Tam ranklı modellerin matrisel gösterimi, modeldeki parametrelerin tahmin edicileri Ders kitabı 1, Bölüm II
7Tam ranklı modellerde varyansın tahmin edicisi, tahmin edicilerin ve fonksiyonlarının güven aralıkları Ders kitabı 1, Bölüm II
8Problem çözme Ders kitabı 1, Bölüm II
9Ara sınav
10Tam ranklı modellerde regresyon katsayıları üzerinde ortak güven bölgesi Ders kitabı 1, Bölüm III
11Tam ranklı modellerde regresyon katsayılarının hipotez testi, kısmi hipotez testleri ve regresyon katsayıları vektörünün alt vektörlerinin hipotez testi Ders kitabı 1, Bölüm III
12Tam ranklı olmayan modellerde parametrelerim tahmini ve hipotez testleri Ders kitabı 1, Bölüm IV
13Tam ranklı olmayan modellerde yeniden parametrelendirmeDers kitabı 1, Bölüm IV
14Problem çözme Ders kitabı 1, Bölüm V
15Genel tekrar
16Final sınavı

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği120
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar140
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati142
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması142
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği16
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok