Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
REGRESYON ÇÖZÜMLEMELERİ İkinci Düzey BİS 606 1 7.00 7.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. AHMET ÖZTÜRK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli Anlatım ve Tartışma, Ders içinde uygulamalar
Dersin Amacı Bu derste 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 başlarına çözebilir ve yorumlayabilir konuma geleceklerdir. Ayrıca, doğrusal olmayan regresyon modelleri konusunda da belirli düzeyde bilgi sahibi olacaklardır.
Dersin Tanımı

Dersin İçeriği
1 Doğrusal regresyona giriş, temel kavramlar
2 Basit doğrusal regresyon modeli, model katsayılarının hesaplanması, güven aralıkları
3 Çoklu doğrusal regresyon modeli, model katsayılarının hesaplanması, güven aralıkları
4 Regresyon modeli performans ölçüleri
5 Regresyon modelinin yeterliliği – 1 (artık analizi, aykırı değer, etkili değer)
6 Regresyon modelinin yeterliliği – 2 (DFBeta, DFITS, PRESS, Cook uzaklığı, VIF, Tolerance, vb. ölçüler)
7 Ara Sınav
8 Kukla değişken, kontrastlar
9 Değişken seçim teknikleri
10 Çoklu doğrusal bağlantı sorunu tespiti,çözüm önerileri
11 Değişken varyanslılık ve otokorelasyon sorunu tespiti, çözüm önerileri
12 Temel bileşenler regresyonu
13 Doğrusal olmayan regresyon modelleri
14 Uygulama ve diğer konular
15 FİNAL SINAVI
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin kullanım amaçlarını bilir.
2 Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerini yorumlayabilir.
3 Uygun regresyon modelini oluşturur ve model değişken seçimi sürecini yönetebilir.
4 Oluşturulan regresyon modelini tahmin amaçlı kullanabilir.
5 Doğrusal olmayan regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olur.
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Veteriner Hekimliğin her alanında temel ve yeterli bilgi birikimine sahip olur, öğrendiği bilgileri etkin olarak kullanabilir,
2 Mesleğini uygularken bilimsel ve mesleki etik kurallarını ve hayvan haklarını gözetir,
3 Doğru bir tanı için yeterli klinik ve laboratuar bilgi birikimi ve becerisi kazanır, elde ettiği verileri değerlendirebilir,
4 Yeterli bilgi birikimi ve deneyimiyle çözüm üretebilir ve uygun sağaltım yöntemlerini kullanabilir,
5 Birey ve sürü sağlığı açısından koruyucu hekimliğin temel kurallarını bilir ve uygulayabilir,
6 Hayvan yetiştirme ve beslenme ilkeleri ile hayvan ıslahı konularında yeterli bilgi ve deneyim kazanır,
7 Veteriner hekimlik alanındaki halk sağlığı çiftlikten sofraya gıda güvenliği ve teknolojisi konularında yeterli bilgi ve beceri kazanır,
8 Veteriner hekimlik ile ilgili mevzuatı bilir ve mesleki problemleri farklı bakış açılarından analiz edebilir,
9 Meslektaşları, diğer meslek mensupları hasta sahibi ve işverenler ile iyi iletişim kurabilir,
10 Yazılı ve sözlü olarak kendisini iyi ifade edebilir, Yabancı dil ve bilişim teknolojilerini yeterince bilir ve kullanır,
11 Kendi kendine öğrenme araştırma ve uygulama yeteneğini kazanır ve hayat boyu öğrenmeyi ilke edinir,
12 Genel kültüre sahip, ülkenin sosyal ve ekonomik yapısı konusunda bilgili ve duyarlı olmayı ilke edinir,
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 12 24
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 0 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 24 24
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 30 30
Yarıyıl sonu sınavı 0 0 0
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     210
AKTS     8.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 30
Kısa sınav 0 0
Ödev 2 15
Yarıyıl içi toplam   45
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   60
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   40
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Eğitmen notları
Yardımcı Kaynaklar Montgomery D.C., Peck E.A., Vining G. G. Introduction to Linear Regression Analysis. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012. Kleinbaum D. G., Kupper L. L., Nizam A., Muller K. E. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods. 4th Edition, Thomson, New York, 2008. Chatterjee S. and Hadi A. S. Regression Analysis by Example. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012. Alpar R. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara, 2013.

Ders İle İlgili Dosyalar