|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
lojistik regresyonun tanımı ve uygulama alanları
|
Ders Notu
|
|
2
|
matris cebiri
|
Ders Notu
|
|
3
|
parametre tahmin yöntemleri
|
Ders Notu
|
|
4
|
lojistik regresyon parametrelerinin tahmini
|
Ders Notu
|
|
5
|
lojistik regresyon modelinin önemliliği,
|
Ders Notu
|
|
6
|
lojistik regresyon modelinin önemliliği, katsayıların testi
|
Ders Notu
|
|
7
|
lojistik regresyon modelinin önemliliği, katsayıların testi ve ODDS oranı
|
Ders Notu
|
|
8
|
Uygulama
|
Ders Notu
|
|
9
|
istatistiksel paket kullanımı ve paket program çıktılarını yorumlama 1
|
Ders Notu
|
|
10
|
istatistiksel paket kullanımı ve paket program çıktılarını yorumlama 2
|
Ders Notu
|
|
11
|
istatistiksel paket kullanımı ve paket program çıktılarını yorumlama 3
|
Ders Notu
|
|
12
|
Gerçek yaşam verileri üzerinde uygulama 1
|
Ders Notu
|
|
13
|
Gerçek yaşam verileri üzerinde uygulama 2
|
Ders Notu
|
|
14
|
Gerçek yaşam verileri üzerinde uygulama 3
|
Ders Notu
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Tolga ZAMAN
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
1- Logistik Regression, David G. Kleinbaum-Mitchel Klein, Springer
|
|
Yardımcı Kitap
|
2-Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi, Prof.Dr. Kazım Özdamar, Kaan Kitapevi
|
|
Dersin Amacı
|
Sonuç değişkeninin kesikli iki veya daha çok değer aldığı durumlarda lojistik regresyon analizi ile , aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler ya da kestirimler yapabilmek amaçlanmaktadır.
|
|
Dersin İçeriği
|
Lojistik regresyon tanımları, lojistik regresyon varsayımları, çoklu lojistik regresyon modeli, lojistik regresyon modelinin katsayılarının yorumlanması, model kurma stratejileri ve yöntemleri, model uyumunu değerlendirme, farklı örnekleme modelleri için lojistik regresyon uygulaması, vaka kontrol araştırmalarında lojistik regresyon, polytomous lojistik regresyon
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
İstatistik bilimindeki kavramsal, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur ve aralarında ilişki kurar.
|
4
|
|
2
|
İstatistiksel veriyi toplar, düzenler; veriyi özetlemek için uygun tablo ve grafikleri oluşturur.
|
4
|
|
3
|
Veriyi çözümleyerek, uygun istatistiksel yöntemi belirler, istatistiksel olarak değerlendirir ve geleceğe yönelik tahmin yapar
|
5
|
|
4
|
Deney tasarlar ve deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz eder ve yorumlar
|
3
|
|
5
|
İstatistik bilimine temel olan Matematik alanında yeterli düzeyde ve İktisat alanında temel düzeyde bilgi sahibi olur
|
-
|
|
6
|
İstatistiki sorunları tanımlar, kanıtlar ve araştırmaya dayalı çözüm önerileri geliştirir
|
4
|
|
7
|
İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanır
|
4
|
|
8
|
Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirir
|
-
|
|
9
|
İstatistik bilimini etkin olarak uygulayabilecek bilgisayar programlama ve istatistik alanındaki hazır yazılımları kullanır
|
3
|
|
10
|
Analitik düşünme becerisine sahip olur
|
5
|
|
11
|
Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma
|
4
|
|
12
|
Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir ve liderlik yapabilir.
|
-
|
|
13
|
Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilir ve kaynak taraması yapabilir.
|
4
|
|
14
|
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verileri toplar, yorumlar, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur
|
4
|