| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| REGRESYON ANALİZİ |
Üçüncü düzey |
VZT 543 |
|
1 |
4.00 |
4.00 |
Yazdır |
|
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.
|
|
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- |
|
|
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- |
Toprak Bilimi ve Bitki Besleme konularında evrensel boyutta bilgi sahibi olmak.
|
|
|
2- |
Toprak Bilimi ve Bitki Besleme konularında bağımsız araştırmalar yapabilme becerisini kazanmak.
|
|
|
3- |
Toprak Bilimi ve Bitki Besleme temelinde toprak, bitki, gübre, su ve çevresel atıkların analiz tekniklerini ileri düzeyde öğrenebilmek ve bu teknikleri toprak verimliliği ile ilgili sorunların çözümüne yönelik olarak kullanabilme becerisini kazanmak.
|
|
|
4- |
Doğal kaynakların izlenmesi ve planlanmasında Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri tekniklerini anlama ve kullanma becerisi kazanmak.
|
|
|
5- |
Arazi yönetimi ve kullanım planlaması konusunda temel kavramları ve kuramları anlama ve kullanma becerisi kazanmak.
|
|
|
6- |
Ülkemizde ve Dünya’da Toprak Bilimi ve Bitki Besleme alanındaki sorunları görebilme, analiz etme, çözüm üretme ve çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak topluma aktarma becerisini kazanmak
|
|
|
7- |
Toprak Bilimi ve Bitki Besleme alanındaki ulusal ve uluslararası yenilikleri takip etmek ve kendisini sürekli yenilemek ve geliştirme becerisini kazanmak.
|
|
|
8- |
Uzmanlık alanı ile ilgili konularda elde ettiği bilgi ve deneyimi topluma aktarabilmek ve yayabilme becerisini kazanmak..
|
|
|
9- |
Mesleki uygulamalar sırasında elde ettiği bulguları ülke çıkarları ile tarım ve çevre korumayı gözeterek uygulayabilme becerisini kazanmak.
|
|
|
10- |
Toprak ve Bitki Besleme ile ilgili karşılaştığı sorunlara bilimsel düzeyde yaklaşma, çözüm önerilerini yöntemleriyle birlikte sunabilme ve yöntemleri uygulayarak sonuçlarını değerlendirebilme becerisi kazanma.
|
|
|
11- |
Toprak, su ve diğer doğal kaynakların tanınması, planlanması, korunması ve sürdürülebilir kullanımı ile iş sağlığı ve güvenliği konularında bilgi sahibi olmak.
|
|
|
12- |
Ziraat Mühendisliği Mesleğinin etik değerlerine ve gerekli bilimsel formasyona sahip bireyler olarak takım çalışması içerisinde yer alabilmek ve gerektiğinde sorumluluk üstlenebilmek
|
|
|
13- |
Yazılı ve sözlü iletişimde Türk dilini etkin kullanabilmek; alanıyla ilgili uluslararası literatürü izleyebilme ve iletişim kurabilme açısından yabancı dil ve bilgisayar bilgisine sahip olmak.
|
|
|
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
|
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.
|
|