Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
BIO 654EKOLOJİK MODELLEMELER3 + 02. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Yüksek Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Kümelenme analizlerinde verilerin düzenlenmesi, benzerlik ve uzaklık katsayıları, hiyerarşik gruplama teknikleri, diskriminant analizleri, asal eksen analizleri ve eigen vektör değerleri, PC1 ve PC2 değerlerinin yorumlanması, çok boyutlu ölçeklendirme yöntemleri verilmektedir.
Ders İçeriği
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
Derslerin program öğrenme kazanımına katkısı girilmemiş.

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14798
Ödevler155
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11515
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)13535
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2021-2022 Bahar1EYUP BAŞKALE
Detay 2018-2019 Bahar1EYUP BAŞKALE
Detay 2017-2018 Bahar1EYUP BAŞKALE
Detay 2016-2017 Bahar1EYUP BAŞKALE
Detay 2014-2015 Bahar1EYUP BAŞKALE
Detay 2013-2014 Bahar1EYUP BAŞKALE
Detay 2012-2013 Bahar1EYUP BAŞKALE


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
BIO 654 EKOLOJİK MODELLEMELER 3 + 0 1 Türkçe 2021-2022 Bahar
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Prof. Dr. EYUP BAŞKALE ebaskale@pau.edu.tr FEN B0307 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Kümelenme analizlerinde verilerin düzenlenmesi, benzerlik ve uzaklık katsayıları, hiyerarşik gruplama teknikleri, diskriminant analizleri, asal eksen analizleri ve eigen vektör değerleri, PC1 ve PC2 değerlerinin yorumlanması, çok boyutlu ölçeklendirme yöntemleri verilmektedir.
İçerik
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 Kümelenme analizlerinde verilerin düzenlenmesi
2 Benzerlik ve uzaklık katsayıları
3 Hiyerarşik gruplama teknikleri
4 Diskriminant analizleri teorik yaklaşımlar
5 Diskriminant analizleri uygulamalı örnekler
6 Asal eksen analizleri (Principle component analyses).
7 Eigen vektör değerlerinin kullanımı ve yorumlanması
8 PC1 ve PC2 değerlerinin yorumlanması ve çizimi.
9 PC3 …. PCn değerlerinin yorumlanması ve çizimleri.
10 Principle component analizlerinin taksonomik verilere uygulanması.
11 Principle component analizlerinin ekolojik verilere uygulanması ekosistemin anlaşılmasında kullanılması.
12 Multifaktör analizlerinin ekolojik araştırmalara katkılarının örneklerle incelenmesi.
13 Multifaktör analizlerinin diğer bilim dallarındaki kullanım alanlarının incelenmesi
14 Dönem projesi sunumları ve yorumlamalar
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
KaynaklarKaynak Dili
SPSS (2007), SPSS base 16.0 User Guide, SPSS Inc., Chicago.English
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları