ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi


  • Ders Tanımı
  • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Ormancılıkta Büyümeye İlişkin Zamansal Verilerin Modellemesi ORM640 GÜZ-BAHAR 3+0 Fakülte S 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Zamansal veri kavramlarını yorumlar
    2-Ağaçlarda ve meşcerelerde ölçülen zamansal veri çeşitlerini kullanır
    3-Zamansal verilere özel hata kaynaklarını analiz eder
    4-Zamansal verilerin modellenmesine ilişkin otoregresif modelleri geliştirir
  • 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
    Ödevler5014040
    Kısa Süreli Sınavlar (sınav + hazırlık) 0000
    Ara Sınavlar (sınav + hazırlık)0000
    Proje0000
    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 Ağaçlarda ve meşcerelerde ölçülen veri tipleri K6, K7
    2 Zamansal veri kavramı ve ormancılıktaki elde edildiği kaynaklar: devamlı deneme alanları ve gövde analizleri K6, K7, K8
    3 Zamansal verilerdeki hata kaynakları K1, K2
    4 Hata kaynaklarının ormancılıktaki tahminlere etkileri K8
    5 Hata kaynaklarının giderilmesine ilişkin modelleme teknikleri K1, K2
    6 Otoregresif modelleme-I K3, K4
    7 Otoregresif modelleme-II K3, K4
    8 Otoregresif modelleme ve SAS yazılımında kodlanması-I K1, K2
    9 Otoregresif modelleme ve SAS yazılımında kodlanması-II K1, K2
    10 Otoregresif modellemede kovaryans yapıları: AR(1), AR(2), ARMA (1,1), Toeplitz K1, K2
    11 Farklı model yapılarını karşılaştırmada kullanılan başarı ölçütleri K6, K7
    12 Zamansal verilerin modellenmesinde karışık etkili modellemenin kullanımı K2, K3, K5
    13 Karışık etkili modellemenin SAS yazılımında kodlanması K7, K8
    14 Otoregresif modelleme ve karışık etkili modellemenin bütünleştirilmesi K8
    Ön Koşul Yok
    Ders Dili Türkçe
    Dersin Sorumlusu Prof. Dr. İlker ERCANLI
    Dersi Verenler

    1-)Profesör Dr İlker Ercanlı

    Ders Yardımcıları Arş. Gör. Dr. Ferhat BOLAT
    Kaynaklar 1. Searle, S.R., Casella, G., Mc Culloch, C.E., 1992. Variance components, John Wiley and Sons Inc., USA. 2. Littell, R. C., Miliken, G.A., Stroup, W.W., Wolfinger, R.D., 2005. SAS system for mixed models, SAS Institute Inc., Cary,, NC, USA 3. Paulo, J.A., Tomé, J., Tomé, M., 2011. Nonlinear fixed and random generalized height?diameter models for Portuguese cork oak stands. Annals of Forest Science, 68: 295-309 4. Vonesh, E.F., Chinchilli, V.M.,1997. Linear and nonlinear models fo the analysis of repeated measurements, Marcel Dekker, Inc., New York. 5. Ye, S., 2005. Covariance structure selection in linear mixed models for longitudinal data, M. Sc. Thesis, department of Bioinformatics and Biostatistics, University of Lousville, Kentucky, USA. 6. Mehtätalo, L, 2004. A longitudinal height?diameter model for Norway spruce in Finland, Canadian Journal of Forest Research, 34, 131?140 7. Lindstrom ML, Bates DM (1990). Nonlinear mixed effects models for repeated measure data. Biometrics, 46, 673?687 8. Gregoire, T.G., 1987. Generalized error structure for forestry yield models, Forest Science, 33, 423-444.
    Yardımcı Kitap -
    Dersin Amacı Ağaçlarda ve meşcerelerde belirli zaman aralıkları ile ölçülen zamansal verilerin modellenmesi
    Dersin İçeriği zamansal verilere dayanan ormancılıktaki artım ve büyüme modellerinin geliştirilme süreçleri
  • Program Yeterlilik Çıktıları
  • 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 5
    5 Karşılaşılan ormancılık problemlerinin tespiti ve çözümü aşamasında, ileri düzeyde mesleki etik ve sorumluluk bilinci içerisinde hareket edebilmeli 4
    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 -
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster