|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Regresyon modellerindeki temel varsayımlar
|
K1, K2-Giriş Bölümü
|
|
2
|
Seri korelasyon sorunu ve regresyon modellerine etkisi
|
K1, K2, Seri Korelasyon Bölümü
|
|
3
|
Seri korelasyon sorunun giderilmesine ilişkin yöntemler
|
K1, K2-Seri Korelasyon Bölümü
|
|
4
|
Seri korelasyon problemine bir çözüm olarak karışık etkili modelleme
|
K1, K2, K3-Karışık Etkili Modelleme Yöntemleri Bölümü
|
|
5
|
Doğrusal ve doğrusal olmayan karışık etkili modelleme
|
K1, K2, K3-Karışık Etkili Modelleme Yöntemleri Bölümü
|
|
6
|
Karışık etkili modellemede sabit etkili ve rasgele etkili parametrelerin belirlenmesi
|
K1, K2-Karışık Etkili Model Yapısı Bölümü
|
|
7
|
Karışık etkili modellerin oluşturulmasında kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması
|
K1, K2, K3-Karışık Etkili Modelleme Yöntemleri Bölümü
|
|
8
|
Karışık etkili modellemede rasgele parametrenin tahmininde kullanılan BLUP yöntemi
|
K3, K4-Model Kalibrasyon Bölümü
|
|
9
|
Karışık etkili modellerin kalibrasyon yanıtlarının belirlenmesi
|
K3, K4-Model Kalibrasyon Bölümü
|
|
10
|
Karışık etkili modellerin karşılaştırılmasında kullanılan bilgi ölçütleri
|
K4, K5-Model Karşılaştırma Bölümü
|
|
11
|
Karışık etkili modellerin elde edilmesinde kullanılan istatistik yazılımlarının karşılaştırılması
|
K2-İstatistik Yazılımları Bölümü, K4, K5-Yöntem Bölümü
|
|
12
|
Karışık etkili modellerin bir istatistik yazılım ile edilmesi ve kaynak kodların yazımı-I
|
K2-İstatistik Yazılımları Bölümü, K4, K5-Yöntem Bölümü
|
|
13
|
Karışık etkili modellerin bir istatistik yazılım ile edilmesi ve kaynak kodların yazımı-II
|
K2-İstatistik Yazılımları Bölümü, K4, K5-Yöntem Bölümü
|
|
14
|
Karışık etkili modeller için gerçek veriler ile örnek uygulanması
|
K4, K5-Materyal ve Yöntem Bölümü
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Prof. Dr. Ziya ŞİMŞEK
|
|
Dersi Verenler
|
1-)Profesör Dr. İlker Ercanlı
|
|
Ders Yardımcıları
|
Doç. Dr. İlker ERCANLI
Arş. Gör. Ferhat BOLAT
|
|
Kaynaklar
|
1. Linear Mixed-Effects Models Using R: A Step-by-Step Approach (Springer Texts in Statistics), Ga?ecki, A., Burzykowski, A., Springer Texts in Statistics, ISBN: 1489996672, 576 p.
2. Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R, Zuur, A., 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 öğrenilmesi
|
|
Dersin İçeriği
|
-
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Temel bilimler ve mühendislik bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve yeni bilgiler edinebilme yöntemini öğrenmiş olmalı
|
5
|
|
2
|
Edindiği bilgilerle ileri düzeyde ormancılık problemlerine uygun deneyler veya yöntemler tasarlayabilmeli, uygulayabilmeli ve sonuçlarını analiz edip yorumlayabilmeli
|
4
|
|
3
|
Ülkenin ormancılık ve çevre sorunlarına, küresel, toplumsal ve ekosistem koşullarını da dikkate alarak çözüm üretebilmeli
|
4
|
|
4
|
Ormancılık problemlerinin çözümüne yönelik olarak ileri düzeyde disiplinler arası bir yaklaşımla çözüme gidebilmeli
|
4
|
|
5
|
Karşılaşılan ormancılık problemlerinin tespiti ve çözümü aşamasında, ileri düzeyde mesleki etik ve sorumluluk bilinci içerisinde hareket edebilmeli
|
5
|
|
6
|
Tek ya da çok disiplinli çalışma gruplarında görev yapabilmeli ve etkin iletişim sağlayabilmeli
|
-
|
|
7
|
Bilgi teknolojilerini ve bir yabancı dili ileri düzeyde etkin kullanma becerisine sahip olmalı
|
-
|
|
8
|
Çağın getirdiği güncel ormancılık ve diğer ilgili alanlarındaki problemleri ileri düzeyde tanımlayabilmeli, kurgulayabilmeli ve çözebilmeli
|
-
|
|
9
|
Ormancılık uygulamaları için gerekli teknikleri ve araçları ileri derecede kullanabilmeli
|
-
|
|
10
|
Ormancılık faaliyetlerini ileri düzeyde üç boyutlu düşünmeli, yorumlayabilmeli, analiz ve sentez yapabilmeli
|
-
|
|
11
|
Her türlü doğal kaynağı ve doğal olayları ileri düzeyde araştırıp etüt yapabilmeli ve rapor yazabilmeli
|
-
|
|
12
|
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğini ileri derecede kavrayabilmeli ve bilgilerinin güncelliğini sağlayacak yöntemleri kullanabilmeli
|
-
|