Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
REGRESYON ANALİZİ İkinci Düzey VZT 543 1 4.00 4.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Dersin önkoşulu yoktur
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇELİK GÜRBULAK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı Dr. Öğr. Üyesi Elif ÇELİK GÜRBULAK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı yok
Dersin Veriliş Şekli Teorik ve pratik
Dersin Amacı Öğrenciler, basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin ne amaçla kullanıldığını, modellerin nasıl kurulduğunu, nasıl çözümlendiğini, çeşitli istatistiksel yazılımlar yardımıyla bu çözümlemelerin nasıl yapıldığı öğrenecek ve bu tür sorunları kendi baslarına çözebilir ve yorumlayabilir konuma geleceklerdir. Ayrıca, doğrusal olmayan regresyon modelleri konusunda da belirli düzeyde bilgi sahibi olacaklardır.
Dersin Tanımı Sağlık alanında yapılan çalışmaların bir bölümü kestirime ve/veya bağımlı değişkeni etkileyen bağımsız değişkenlerin belirlenmesine yöneliktir. Bu amaçla kullanılan yöntemlerden bir tanesi de doğrusal regresyondur. Bu dersi alan ögrenci diğer istatistiksel kestirim yöntemlerine daha çabuk adapte olabilecektir.

Dersin İçeriği
1 Doğrusal regresyonun amacı, kullanım yerleri, özellikleri, varsayımları,
2 Basit doğrusal regresyon
3 Basit doğrusal regresyon
4 Doğrusal olmayan regresyon modelleri
5 Çoklu doğrusal regresyon, güven aralıkları ve hipotez testleri.
6 Regresyon modellerinin yeterliği
7 Regresyon modellerinin yeterliği ile ilgili ölçüler-artıkların incelenmesi
8 Arasınav
9 Regresyonda değişen varyanslılık sorunu
10 Regresyonda çoklu bağlantı sorunu
11 Artıkların normalliği ve öziliski sorunu
12 Modelin geçerliği ile ilgili ölçüler
13 Modelde nitelik degiskenin varlığında göstermelik (kukla) değişkenlerin tanımı.
14 Değişken seçim yöntemleri
15 Uygulama - Tartısma
16 Final Sınavı
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
2 Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
3 Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
4 Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
5 Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Alanıyla ilgili bilim dallarını ve kullanılmakta olan kuramsal ve gözlemsel yöntemleri bilmek ve uygulamak.
2 Fizik, Matematik, Uzay Bilimleri ve Teknolojileri konularında, edindiği bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirmek, ihtiyaçları belirlemek, öğrenimini yaşam boyu sürdürmeye çalışmak, gelişmeleri izlemek ve güncel bilgilere ulaşmada teknolojiyi etkin biçimde kullanmak.
3 Astronomi ve Uzay Bilimleri ile ilgili alanlarda tez çalışmaları projeler yapmak, konulara ilişkin düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm yollarını, nicel ve nitel verilerle desteklemek.
4 Sözlü ve yazılı iletişim kurmak; en az bir yabancı dili kullanarak bilgi ve iletişim teknolojileri alanındaki gelişmeleri ve meslektaşları ile iletişim becerileri geliştirmek.
5 Astronomi ve Uzay Bilimleri alanında kazanılan becerilere yönelik bilimsel ve teknolojik materyalleri tasarlamak ve geliştirmek.
6 Toplumsal sorumluluk bilinci ile yaşadığı sosyal çevre için proje ve etkinlikler düzenleme ve bunları uygulama.
7 Yazılı, kalıcı, güvenilir ve doğru kaynaklardan bilgiye erişebilme ve bilgi kaynaklarını kullanabilme.
8 Disiplin içi ve disiplinler arası grup çalışmaları yapabilme, etkin çalışabilme ve zamanı etkin kullanabilme
9 Sorumluluk alma, bağımsız davranma ve yaratıcılık becerisi kazanma.
10 Mesleki sorumluluk ve etik bilinci geliştirmek.
11 Temel fiziksel etkileşimlerle ışınım süreçleri arasında bağlantı kurarak kaydedilen fotonlardan kaynağın özelliklerine ve evrimine ilişkin bilgi türetebilme.
12 Bir bütün olarak evrenin ve içerdiği cisimlerin yapısı, oluşumu ve evrimini bilimsel yöntemlerle çok yönlü değerlendirebilme.
13 Verinin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması ile ilgili süreçleri kavrayıp uygulayabilme.
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 16 2 32
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 5 3 15
Ödevler 5 3 15
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 5 5
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 10 10
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 2 10 20
Toplam iş yükü     101
AKTS     4.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Alpar, R. Çok Değişkenli istatistiksel Yöntemlere Giriş I. Nodel Yayın-Dağıtım, Ankara, 2003.
Yardımcı Kaynaklar Montgomery C.M. and Peck E. Introduction to Linear Regression Analysis. John wiley and Sons, Inc., New York, 1991.

Ders İle İlgili Dosyalar