TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | ISB414 |
| Ad | Lojistik Regresyon Analizi |
| Dönem | 2023-2024 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 8. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. Bir önceki dönem grupları ve öğretim elemanları gösterilmektedir. |
Dersin Amacı / Hedefi
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 Ön Koşulu
yok
Kaynaklar
Hosmer, D. W., Lemeshow, S. (2000), Applied Logistic Regression, 2nd edition, John Wiely and Sons Inc.
Notlar
ders notları
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | İkili lojistik regresyon modelinin oluşturulmasını kavrar |
| ÖÇ02 | Model parametrelerinin tahminini kavrar |
| ÖÇ03 | Parametreler hakkında güven aralıkları ve hipotez testlerini uygular |
| ÖÇ04 | İstatistiksel paket programı kullanarak analizi yapar |
| ÖÇ05 | Sınıflama tablolarını yorumlar |
| ÖÇ06 | Aykırı gözlemleri belirler |
| ÖÇ07 | Tanılama ölçülerini yorumlar |
| ÖÇ08 | İşlem karakteristik eğrilerini yorumlar |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar | 4 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir | 4 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar | |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir | 5 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır | 5 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır | 4 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama | 4 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular | 5 |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar | 5 |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir | 4 |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur | |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar | 4 |
| PÖÇ13 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder | 5 |
| PÖÇ14 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur | 3 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar | 3 |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur | 2 |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir | |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. | 4 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | İkili lojistik regresyon | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Logit, odds oranı, göreceli risk | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Çoklu lojistik regresyon ve model uydurmak, marjinal etki | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 4 | Mahsimum olabilirlik ve Newton Raphson yöntemi | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 5 | Güven aralıkları | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 6 | Uyumun iyiliği ölçüleri | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 7 | Uyum eksikliği testleri | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 8 | Ara Sınav | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Sınıflandırma tabloları | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 10 | Regresyon tanılama ve sapan değerler | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 11 | ROC eğrisi | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 12 | Duyarlılık, seçiçilik ve ilişkili konular | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 13 | Modelleme stratejileri | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 14 | Etkileşim ve confounding değerlendirme stratejileri | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 15 | Farklı örnekleme modellerinden lojistik regresyon uygulamaları | Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 16 | Lojistik regresyonda aykırı gözlem tespiti üzerine uygulama | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 12 | 12 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 114 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,56 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||