AKTS - Çok Boyutlu Veri Modelleme

Çok Boyutlu Veri Modelleme (ECON482) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Çok Boyutlu Veri Modelleme ECON482 Alan Seçmeli 3 0 0 3 6
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
  • Uzman Bora Güngören
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere teorik istatistiksel kavramlar hakkında yeterli bilgi verip, R yazılımında programlama yapabilme yeteneği kazandırmaktır. Bu sayede öğrenciler kendi araştırmalarındaki çok boyutlu istatistiksel analizlerde R programını kullanabilecektir.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Bu dersin tamamlanmasıyla öğrenciler; 1. Çok boyutlu istatistiksel analiz için R yazılımı kullanabilme,
  • 2. Kullanılan verilere uygulanan çok boyutlu istatistiksel yöntemlerin sonuçlarını yorumlayabilme,
  • 3. Kantitatif verileri tanımlamak ve analiz etmek için R kullanabilme,
  • 4. Matematiksel kavramları anlayabilme, uygulayabilme, çeşitli veri türlerini analiz edebilme ve yorumlayabilme yetenekleri kazanırlar.
Dersin İçeriği Çok değişkenli istatistik, faktör analizi, temel bileşenler analizi, önyükleme, durum uzayı analizi ve Kalman Filtresi, Markov zinciri, yumuşak geçiş, frekans bölgesi, fonksiyonal regresyon analizi

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Çok Değişkenli İstatistikte Bazı Kavramlar WWSW ve KSS
2 Sınıflandırma, Ayrıştırma ve Yakınlık WWSW ve KSS
3 Faktör Analizi ve Temel Bileşenler Analizi WWSW ve KSS
4 Önyükleme WWSW ve KSS
5 Durum Uzayı Analizi ve Kalman Filtresi WWSW, KSS ve JDH
6 Ara Sınav
7 Markov Zinciri Modelleri WWSW, KSS ve JDH
8 Yumuşak Geçiş ve Eşik Modelleri Ders Notları
9 Frekans Bölgesi: Fourier Fonksiyonu WWSW, KSS ve JDH
10 Periyodogram WWSW
11 N ve T için Asimptotik Konseptler JDH
12 Ridge regression and Lasso estimator Lecture notes available
13 Fonksiyonel Regresyon Analizi Ders Notları
14 Bilgi Birikimli Çok Katmanlı Modeller (IAM) Ders Notları
15 Bilgi Birikimli Çok Katmanlı Modeller (IAM) Ders Notları
16 Final Sınavı

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. K. S. Srivastava (2002) Methods of Multivariate Statistics. Wiley Series in probability and statistics
2. W.W.S. Wei (1991) Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. Addison Wesley Publishing Company.
3. J. D. Hamilton (1994)Time Series Analysis. Princeton University Press

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım 1 10
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler - -
Sunum 2 20
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 20
Genel Sınav/Final Juri 1 50
Toplam 5 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 100
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 İktisadın temel kavram ve yöntemlerini anlama, açıklama ve kullanma becerilerini edinmek X
2 Makro ekonomik çözümleme becerisi edinmek X
3 Mikro ekonomik çözümleme becerisi edinmek X
4 Yerel, ulusal, bölgesel ve/veya küresel düzeyde iktisat politikalarının oluşturulması ve uygulanmasını anlamak
5 Ekonomi ve ekonomiyle ilgili konularda farklı yaklaşımları öğrenmek
6 Ekonomik çözümlemelerde nitel ve nicel araştırma tekniklerini öğrenmek X
7 Modern yazılım, donanım ve/veya diğer teknolojik araçları kullanma becerisini geliştirmek X
8 Disiplin içi ve disiplinler arası takım çalışması becerisini geliştirmek
9 Eleştirel çözümleme, tartışma ve/veya yaşam boyu öğrenmeyi teşvik ederek açık fikirli olmaya katkıda bulunmak
10 Çalışma ahlakı ve toplumsal sorumluluk duygusunu geliştirmek
11 İletişim becerisini geliştirmek
12 Aşağıda belirtilen alanlardan en az birinde bilgi ve becerileri etkin bir biçimde uygulama yetisini geliştirmek: İktisat politikası, kamu politikası, uluslararası iktisadi ilişkiler, endüstriyel ilişkiler, parasal ve finansal ilişkiler

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 3 48
Sunum/Seminer Hazırlama 1 10 10
Projeler
Raporlar
Ödevler
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 10 10
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 25 25
Toplam İş Yükü 141