Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
REGRESYON ÇÖZÜMLEMELERİ |
İkinci düzey |
BİS 516 |
Seçmeli |
1 |
8.00 |
8.00 |
Yazdır |
Ön koşul dersleri
|
YOK
|
Eğitimin dili
|
TÜRKÇE
|
Koordinatör
|
PROF. DR. AHMET ÖZTÜRK
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
DOÇ. DR. AHMET ÖZTÜRK
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
YOK
|
Dersin veriliş şekli
|
Ders haftada 3 saat teorik olarak yürütülür.
|
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
|
|
1- |
Doğrusal regresyona giriş ve regresyon varsayımları
|
2- |
Basit doğrusal regresyon
|
3- |
Doğrusal olmayan regresyon modelleri ve doğrusallaştırılabilen doğrusal olmayan modeller.
|
4- |
Çoklu doğrusal regresyon, güven aralıkları ve hipotez testleri.
|
5- |
Regresyon modellerinin yeterliği ile ilgili ölçüler-artıkların incelenmesi
|
6- |
Regresyon modellerinin yeterliği ile ilgili ölçüler
|
7- |
Değişen varyans sorunu
|
8- |
Çoklubağlantı problemi
|
9- |
Artıkların normalliği ve otokorelasyon
|
10- |
Modelin geçerliği ile ilgili ölçüler
|
11- |
Kukla değişkenler
|
12- |
Değişken seçimi
|
13- |
Proje
|
14- |
|
15- |
|
16- |
|
17- |
|
18- |
|
19- |
|
20- |
|
1- |
Sağlık alanında Regresyon analizini kullanım alanlarını açıklayabilecek
|
2- |
Sağlık alanında uygulama yapabilmek
|
3- |
Regresyon Modellerini sayabilmek
|
4- |
Regresyon Modellerini istatistik programlarda uygulayabilecek
|
5- |
|
6- |
|
7- |
|
8- |
|
9- |
|
10- |
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
1- |
mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahiptir.
|
|
2- |
Mesleki etik ilke ve değerlere uygun davranır
|
|
3- |
Sunum ve aktarma becerisi kazanır,
|
|
4- |
Biyoistatistik Ana bilim alanında uzmanlık düzeyinde yeterli bilgi birikimine sahip olur,
|
|
5- |
Bilimsel bakışa sahip olur,
|
|
6- |
Bilimsel bir çalışmanın nasıl planlanıp yürütüleceğini öğrenir,
|
|
7- |
Saha çalışmalarında bilgi, görgü ve beceri kazanır
|
|
8- |
Bilimsel yenilikleri takip eder,
|
|
9- |
Bağımsız çalışma ve işbirliği yapabilme becerisine sahip olur,
|
|
10- |
Sorgulayıcı, araştırıcı ve gözlemci niteliklere sahip olur,
|
|
11- |
Karşılaşılan sorunlara çözümsel bakış açısı kazanır,
|
|
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
|
14
|
28
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
1
|
15
|
15
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
15
|
15
|
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
|
|
|
194
|
AKTS
|
|
|
8.00
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
Ara sınav
|
1
|
40
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
Ödev
|
0
|
40
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
80
|
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı
|
|
40
|
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı
|
|
60
|
Genel toplam
|
|
100
|
Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
|
Ders kitabı
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
|
|