Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik'te Özel Konular
	İngilizce	Special Topic.in Comp.Sci.&Eng
Dersin Kodu	HBM 597E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	-	3	3	-	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Murat Okatan
Dersin Amaçları		1. Genel doğrusal modellerin kuramsal ve uygulamalı olarak anlaşılabilmesi için yeterli matematik ve programlama altyapısının kazandırılması. 2. Akaike bilgi ölçütü ve parametrik bootstrap kullanılarak model seçiminin öğretilmesi. 3. Birden fazla modelden formel istatistiksel çıkarım yapılmasının öğretilmesi. 4. Öğrencilerin genel doğrusal modelleri tasarlama, veriye uydurma, seçme ve özellikle MATLAB programlama ortamında istatistiksel çıkarım için kullanma becerilerinin geliştirilmesi.
Dersin Tanımı		Olabilirlik işlevi ve özellikleri. En büyük olabilirlik kestirimi. Akaike bilgi ölçütü ve Kullback-Leibler sapması. Basit ve çoklu doğrusal regresyon. Artıklar, Normallik, değişen varyans, doğrusallık, çoklu eş doğrusallık. Genel doğrusal modeller (GDM). Binom GDM ve bağlantı işlevinin seçimi. Poisson ve Negatif Binom GDM. Gama ve Ters Gauss GDM. Parametrik bootstrap. Birden fazla modelden formel istatistiksel çıkarım. Model ortalaması. GDM kullanılarak nokta süreçlerinin modellenmesi. Zamanı-yeniden-ölçeklendirme teoremi.
Dersin Çıktıları		Bu dersi başarıyla tamamlayan yüksek lisans/doktora öğrencileri aşağıdaki konularda bilgi, beceri ve yetkinlik kazanırlar; 1. Olabilirlik ilkesinin öğrenilmesi ve kullanılması. 2. Olabilirlik modellerinin bağıl uygunluk sınamasının yapılması. 3. Doğrusal regresyon analizi yapılması ve genel doğrusal modellere genellenmesinin anlaşılması. 4. Modellerin mutlak uygunluk sınamasının yapılması. 5. Binom, Poisson, Negatif Binom, Gama ve Ters Gaus genel doğrusal modellerinin kullanımı. 6. Birçok modelin eş zamanlı kullanılması ile formel istatistiksel çıkarım yapılması. 7. Genel doğrusal modeller kullanılarak nokta süreçlerinin modellenmesi. 8. Analizlerin MATLAB programlama ortamında gerçekleştirilmesi. (Öğrenci dilerse ödev, proje ve sınavları Python, C veya R gibi bir programlama dilinde gerçekleştirebilir.)
Önkoşullar		Diferansiyel Denklemler, Olasılık ve İstatistik
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı		1) P. McCullagh and J. A. Nelder, Generalized Linear Models (2nd Edition), Chapman and Hall/CRC, 1989. 2) Y. Pawitan, In All Likelihood: Statistical Modelling and Inference Using Likelihood, Oxford University Press, 2013. 3) E. Parzen, K. Tanabe, G. Kitagawa, Selected Papers of Hirotugu Akaike, Springer-Verlag New York, 1998. 4) K. P. Burnham and D. R. Anderson, Model Selection and Multimodel Inference, Springer-Verlag, New York, 2002. 5) D. J. Daley and D. Vere-Jones, An Introduction to the Theory of Point Processes, Springer-Verlag, New York, 2003.
Diğer Referanslar

Dersler

Yardım

Hakkında