TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| ZOOTEKNİ (YL) | |
| Kod | ZO695 |
| Ad | Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz |
| Dönem | 2026-2027 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Melis ÇELİK GÜNEY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Çok değişkenli istatistiksel analizlerin önemini, hangi veri türüne hangi tür çok değişkenli yöntemin uygulanması gerektiğini öğretmektir. Farklı değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyebilme, veri indirgeme yapabilme, sınıflandırma ve modelleme tekniklerini uygulayabilme ve elde edilen sonuçları yorumlayarak karar verme süreçlerinde kullanabilme yetkinliği kazanmalarını sağlamaktır.
Dersin İçeriği
Çok değişkenli veri analizi yöntemlerine ilişkin temel kavramlar, veri ön işleme, çoklu regresyon analizi, kanonik korelasyon analizi, lojistik regresyon analizi, faktör analizi, kümeleme analizi, ayırma analizi.
Dersin Ön Koşulu
Dersin ön koşulu bulunmamaktadır.
Kaynaklar
Öğretim üyesi tarafından hazırlanmış ders notları, Alpar, Reha, 2011. Çok değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Detay yayıncılık, Ankara.
Notlar
Ders kitapları=Çok değişkenli istatistik
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Çok değişkenli istatistiksel analizlerin temel kavramlarını açıklar. |
| ÖÇ02 | Çok değişkenli veri setlerini tanımlar ve ön analizlerini yapar. |
| ÖÇ03 | Çoklu regresyon analizi, kanonik korelasyon analizi, lojistik regresyon analizi yapar. |
| ÖÇ04 | Faktör analizi, kümeleme analizi, ayırma analizi yapar. |
| ÖÇ05 | Uygun istatistiksel yöntemi seçer ve uygular. |
| ÖÇ06 | Analiz sonuçlarını yorumlar ve raporlar. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans eğitimi sonrası, hayvan yetiştirme ve ıslahı, yemler ve hayvan besleme, biyometri ve genetik bilim dallarından birinde bilgi birikimini artırır | 5 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Farklı disiplinler arasındaki etkileşimi kavrar | 3 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Zootekni bilim alanı için stratejik yaklaşımlar geliştirebilme ve bölgesel, ulusal ya da uluslararası çözüm üreteilme becerisini kazanır | |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Zootekni bilimindeki verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilme, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk bilinci ile bu bilgileri kullanabilme becerisini kazanır | 5 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Zootekni bilim alanının gerektirdiği bilgisayar yazılım ve donanım bilgisi ile bilişim teknolejilerini kullanabilme ve geliştirebilme becerisini kazanır | 4 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Kendi çalışmalarını ya da Zootekni bilim alanındaki güncel gelişmeleri alanındaki veya diğer bilim alanlarındaki gruplara yazılı, sözlü ve görsel olarak aktarabilme becerisini kazanır | 3 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Hayvansal ürünlerin kalite süreçlerini değerlendirme becerisini kazanır | |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Hayvansal üretimin, değişen ekonomik ve toplumsal koşullara uygun şekilde dinamik kalmasını sağlayacak yeteneği kazanır | |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Ulusal ve uluslararası güncel sorunları takip edebilme, yaşam boyu öğrenme, bilim ve teknoloji alanındaki gelişmeleri izleyebilme, kendini sürekli olarak yenileyebilme ve yenilikleri hayvansal üretime aktarabilme becerisini kazanır | |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Hayvansal ürünler ile insan sağlığı ve toplum refahı arasındaki ilişkiyi özümser |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Çok değişkenli veri analizinin içeriği | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 2 | Çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerine ilişkin temel kavramlar | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 3 | Veri setinin incelenmesi, grafik gösterimi, tanımlayıcı istatistikler | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 4 | Veri setlerinde karşılaşılabilecek sorunlar | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 5 | Çoklu regresyon analizi | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 6 | Kanonik korelasyon analizi | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 7 | Lojistik regresyon analizi | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınavlar | onu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Ölçme Yöntemleri: Ödev, Yazılı Sınav |
| 9 | Faktör analizi 1 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Faktör analizi 2 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Ayırma analizi 1 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 12 | Ayırma analizi 2 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Kümeleme analizi 1 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 14 | Kümeleme analizi 2 | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 15 | Farklı veri setlerinin analizleri | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Konu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | onu ile ilgili internet taraması, öğretim üyesince tavsiye edilecek | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 2 | 30 | 60 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 2 | 2 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 148 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 5,92 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||