Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
KATEGORİK VERİ ANALİZİ İkinci Düzey BİS 607 1 7.00 7.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. GÖKMEN ZARARSIZ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DR. ÖĞR. ÜYESİ DİNÇER GÖKSÜLÜK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli Anlatım ve Tartışma, Ders içinde uygulamalar
Dersin Amacı Bu ders kategorik ve sayma türünden kesikli değişkenler için kullanılan istatistiksel yöntemleri teorik ve uygulamalı olarak aktarmayı amaçlar. Kategorik yanıt değişkenleri için regresyon modelleri, kategorik değişkenler arası ilişki ve risk ölçüleri, hipotez testleri gibi konular üzerinde durur.
Dersin Tanımı

Dersin İçeriği
1 Kategorik veri analizine giriş, temel kavramlar
2 Kesikli olasılık dağılımları, olabilirlik fonksiyonu ve parametre kestirimleri
3 Kontenjans tabloları (çarpaz tablo), olasılık dağılımları
4 Kontenjans tablolarında çıkarımsal analizler, hipotez testleri, bağımsızlık ve homojenlik
5 Sıralı kategorik değişkenler için bağımsızlık/homojenlik testleri
6 İlişki/Risk ölçüleri (kestirim, hipotez testleri, güven aralıkları)
7 ARA SINAV I
8 Lojistik regresyon – I (model parametre kestirimi, hipotez testleri, odds oranı)
9 Lojistik regresyon – II (model uyumu, performans ölçüleri)
10 Çok kategorili lojistik regresyon
11 ARA SINAV II
12 Log-doğrusal modeller – 1
13 Log-doğrusal modeller – 2 Eşleştirilmiş çiftler (matched pairs) için modeller
14 Diğer konular (GEE, GLMs, vb. modeller hakkında kısa değerlendirmeler)
15 FİNAL SINAVI
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Kategorik değişkenler için uygun tanımlayıcı analizleri uygulayabilir.
2 Kategorik değişkenler arası ilişkileri modelleyebilir, istatistiksel anlamlılıklarını test edebilir ve yorumlayabilir.
3 Kategorik veri analizi için gerekli teorik altyapıya ve bilgi düzeyine sahip olur.
4 Kategorik değişkenlerde kullanılan olasılık dağılımlarına hakim olur.
5 Kategorik verilerin analizinde kullanılan ileri modelleme teknikleri hakkında fikir sahibi olur.
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 To develop and deepen current and advanced knowledge in the field at the level of expertise with original thought and research, based on master''s degree qualifications, and to reach original definitions that will bring innovation to science.
2 To understand the interaction between disciplines related to the field of physics; Achieving original results by using knowledge that requires expertise in analyzing, synthesizing and evaluating new and complex ideas
3 To be able to access new scientific information in the field of physics and to gain high-level skills in research methods related to the field.
4 To be able to develop a new scientific method in the field of physics or to apply a known method to a different problem.
5 Being able to research, comprehend, design, adapt and apply an original subject
6 Ability to question, synthesize and evaluate new and complex ideas
7 Publishing original studies in peer-reviewed journals
8 To be able to develop original ideas and methods related to the field and interdisciplinary by using high-level mental processes such as creative and questioning thinking, problem solving and decision making.
9 Ability to present original views effectively within a community of experts
10 Being able to communicate and discuss at an advanced level in written, oral and visual language in at least one foreign language.
11 To contribute to the process of becoming an information society by introducing technological advances in the academic and professional context
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 5 70
Ödevler 2 10 20
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 2 12 24
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     180
AKTS     7.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 2 35
Kısa sınav 0 0
Ödev 2 15
Yarıyıl içi toplam   50
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   50
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   50
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Eğitmen Notları ve [2] numaralı yardımcı kaynak.
Yardımcı Kaynaklar [1] Agresti, A. An Introduction to Categorical Data Analysis. 2nd ed. New York, Wiley, 2007. [2] Agresti, A. Categorical Data Analysis, 2nd ed. New York, Wiley, 2002. [3] Aitkin, M., Anderson, D., Francis, B., and Hinde, J. Statistical Modelling in GLIM. Oxford Science Publications. Oxford: Clarendon Press, 1989. [4] Agresti, A. Analysis of Ordinal Categorical Data. 2nd ed. New York, Wiley, 2010.

Ders İle İlgili Dosyalar