| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| KATEGORİK VERİ ANALİZİ |
Üçüncü düzey |
BİS 607 |
Seçmeli |
1 |
7.00 |
7.00 |
Yazdır |
|
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
|
|
|
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- |
|
|
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- |
|
|
|
2- |
|
|
|
3- |
|
|
|
4- |
|
|
|
5- |
|
|
|
6- |
|
|
|
7- |
|
|
|
8- |
|
|
|
9- |
|
|
|
10- |
|
|
|
11- |
|
|
|
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 iş 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.
|
|