Öğretim Programları Hakkında Bilgiler
| DERS BİLGİLERİ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ders | Kodu | Yarıyıl | Ders Süresi | Kredi | AKTS |
| Lojistik Regresyon Analizi | ISB 414 | 8 | 3 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | Yok |
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar | None |
| Dersin Dili | Türkçe  |
|||
| Dersin Seviyesi | Lisans | |||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Mahmude Revan ÖZKALE | |||
| Dersi Verenler |
|
|||
| Dersin Yardımcıları | ||||
| Dersin Amacı | Lisans öğretimi içerisinde gerekli teorik ve uygulamalı alt yapıyı oluşturmak, kamu ve özel sektörde karşılaşabilecekleri ikili yanıta sahip verilerin analizlerini yapabilmek, analiz sonuçlarını yorumlayabilecek düzeyde bilgi, beceri ve pratikliğin kazandırılması. |
|||
| Dersin İçeriği | Lojistik regresyon modelde model oluşturma ve yorumlayabilme |
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
|---|
| 1) İkili lojistik regresyon modelinin oluşturulmasını kavrar |
| 2) Model parametrelerinin tahminini kavrar |
| 3) Parametreler hakkında güven aralıkları ve hipotez testlerini uygular |
| 4) İstatistiksel paket programı kullanarak analizi yapar |
| 5) Sınıflama tablolarını yorumlar |
| 6) Aykırı gözlemleri belirler |
| 7) Tanılama ölçülerini yorumlar |
| 8) İşlem karakteristik eğrilerini yorumlar |
| 9) |
| 10) |
| 11) |
| 12) |
| 13) |
| 14) |
| 15) |
| DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No | Temel öğrenme Kazanımları | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar |
||||||
| 2 | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir |
||||||
| 3 | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar |
||||||
| 4 | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir |
||||||
| 5 | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır |
||||||
| 6 | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır |
||||||
| 7 | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama |
||||||
| 8 | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular |
||||||
| 9 | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar |
||||||
| 10 | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir |
||||||
| 11 | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur |
||||||
| 12 | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar |
||||||
| 13 | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder |
||||||
| 14 | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur |
||||||
| 15 | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar |
||||||
| 16 | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur |
||||||
| 17 | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir |
||||||
| 18 | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. |
||||||
| DERS AKIŞI | |||
|---|---|---|---|
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık | Yöntem |
| 1 | İkili lojistik regresyon | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım |
| 2 | Logit, odds oranı, göreceli risk | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım |
| 3 | Çoklu lojistik regresyon ve model uydurmak, marjinal etki | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 4 | Mahsimum olabilirlik ve Newton Raphson yöntemi | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 5 | Güven aralıkları | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 6 | Uyumun iyiliği ölçüleri | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 7 | Uyum eksikliği testleri | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 8 | Ara Sınav | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Yazılı Sınav |
| 9 | Sınıflandırma tabloları | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 10 | Regresyon tanılama ve sapan değerler | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 11 | ROC eğrisi | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 12 | Duyarlılık, seçiçilik ve ilişkili konular | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 13 | Modelleme stratejileri | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 14 | Etkileşim ve confounding değerlendirme stratejileri | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 15 | Farklı örnekleme modellerinden lojisitk regresyon uygulamaları | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Anlatım Problem Çözme |
| 16-17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Yazılı Sınav |
| KAYNAKLAR | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Diğer Kaynaklar | Hosmer, D. W., Lemeshow, S. (2000), Applied Logistic Regression, 2nd edition, John Wiely & Sons Inc. |
