ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi


  • Ders Tanımı
  • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Ormancılıkta Karışık Etkili Modelleme ORM637 GÜZ 3+0 S 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Veri kaynaklarına bağlı olarak oluşan seri korelasyon sorununu analiz eder
    2-Seri korelasyon sorunun modellerin tahminlerine olan olumsuz etkisi hakkında çıkarımda bulunur
    3-Seri korelasyon soruna bir çözüm olan karışık etkili modellemesi yorumlar
    4-Karışık etkili modellemenin ormancılıktaki uygulama alanlarını özetler
  • AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
  • EtkinlikKatkı Yüzdesi

    (100)

    SayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
    Ders Süresi (Hafta x Ders Saati)14342
    Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)14456
    Ödevler014040
    Kısa Süreli Sınavlar (sınav + hazırlık) 0000
    Ara Sınavlar (sınav + hazırlık)0000
    Proje50000
    Laboratuar 0000
    Yarıyıl Sonu Sınavı (sınav + hazırlık) 5013030
    Diğer 0000
    Toplam İş Yükü(Saat)   168
    Toplam İş Yükü(Saat)/ 30 (s)     5,6 ---- (6)
    Dersin AKTS Kredisi   6
  • Ders Akışı
  • Hafta Konular Ön Hazırlık
    1 Regresyon modellerindeki temel varsayımlar K1, B2
    2 Seri korelasyon sorunu ve regresyon modellerine etkisi K2, B2
    3 Seri korelasyon sorunun giderilmesine ilişkin yöntemler K3, B3
    4 Seri korelasyon problemine bir çözüm olarak karışık etkili modelleme K2, B3,
    5 Doğrusal ve doğrusal olmayan karışık etkili modelleme K3, B2
    6 Karışık etkili modellemede sabit etkili ve rasgele etkili parametrelerin belirlenmesi K4, B2
    7 Karışık etkili modellerin oluşturulmasında kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması K3, B4
    8 Karışık etkili modellemede rasgele parametrenin tahmininde kullanılan BLUP yöntemi K4, B5
    9 Karışık etkili modellerin kalibrasyon yanıtlarının belirlenmesi K3, B4
    10 Karışık etkili modellerin karşılaştırılmasında kullanılan bilgi ölçütleri K4, B5
    11 Karışık etkili modellerin elde edilmesinde kullanılan istatistik yazılımlarının karşılaştırılması K4, B3
    12 Karışık etkili modellerin bir istatistik yazılım ile edilmesi ve kaynak kodların yazımı-I K5, B4
    13 Karışık etkili modellerin bir istatistik yazılım ile edilmesi ve kaynak kodların yazımı-II K4, B5
    14 Karışık etkili modeller için gerçek veriler ile örnek uygulanması K5, B6
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Dersin Sorumlusu Prof. Dr. İlker ERCANLI
    Dersi Verenler -
    Ders Yardımcıları Arş. Gör. Dr. Ferhat BOLAT
    Kaynaklar 1. Galecki, A. & Burzykowski, A. (2013). Linear Mixed-Effects Models Using R: A Step-by-Step Approach (Springer Texts in Statistics), Springer Texts in Statistics, ISBN: 1489996672, 576 p. 2. Zuur, A. F., Ieno, E. N., Walker, N. J., Saveliev, A. A., & Smith, G. M. (2009). Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R, Springer; Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2009 edition, ISBN: 1441927646, 600 p. 3. Fang, Z. (1999). A Simultaneous System of Linear and Nonlinear Mixed Effects Models for Forest Growth and Yield Prediction, Ph.D. Dissertation, University of Georgia. 177 pp. 4. Gregoire, T. G. (1987). Generalized Error Structure for Forestry Yield Models. Forest Science, 33: 423-444. 5. Hall, D. B. & Bailey, R. L. (2001). Modeling and Prediction of Forest Growth Variables Based on Multilevel Nonlinear Mixed Models. For. Sci., 47 (3): 311-321.
    Yardımcı Kitap -
    Dersin Amacı Ormancılıkta çeşitli düzeylerde elde edilen veriler arasındaki seri korelasyon problemine bir çözüm olarak geliştirilen ve günümüzde kullanımı yaygınlaşan karışık etkili modellemenin değerlendirimesi
    Dersin İçeriği -
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster