|
| Ders Bilgileri |
|
| Dersin Adı |
: |
Kategorik Veri Analizi |
|
| Dersin Kodu |
: |
ISB-508 |
|
| Dersin Türü |
: |
Seçmeli |
|
| Dersin Aşaması |
: |
İkinci Aşama (Yüksek Lisans) |
|
| Dersin Yılı |
: |
1 |
|
| Dersin Dönemi |
: |
Bahar (16 Hafta) |
|
| Dersin AKTS Kredisi |
: |
6 |
|
| Eğitici(ler)nin Adı |
: |
Doç.Dr. DENİZ ÜNAL
|
|
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
: |
Kategorik veri analizinin temel kavramlarını tanır.
Ki-kare bağımsızlık testleri, çarpraz sınıflandırma tablolarında log-likelihood oranları hakkında bilgi sahibi olma
Lojistik regresyon analizindeki tahminleri yorumlayabilme
Probit regresyon modeli, SPSS de uygulama ve yorumlayabilme
|
|
| Dersin Veriliş Şekli |
: |
Örgün (Yüz Yüze) |
|
| Dersin Önkoşulları |
: |
Yok |
|
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar |
: |
Yok |
|
| Dersin Amacı |
: |
Kategorik verileri tanımak,3 ve daha çok boyutlu tablolar, korelasyon analizi, çok boyutlu tablolar, log lineer modeller |
|
| Dersin İçeriği |
: |
Tanımlar; iki boyutlu olumsallık tabloları, üç ve daha yüksek girişli kontenjans tabloları çözümlemeleri; ilişki ölçüleri; çok boyutlu tablolar; logaritmik doğrusal modeller; lojit model; multinominal logit model; karesel tablo çözümlemeleri |
|
| Dersin Dili |
: |
Türkçe |
|
| Dersin Yeri |
: |
bölüm seminer salonu |
|
|
Ders Planı |
| Hafta | Konu | Öğrencinin Ön Hazırlığı | Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri |
|
1 |
Tanımlar |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
2 |
olumsallık tabloları |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
3 |
İki boyutlu olumsallık tabloları |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
4 |
İki boyutlu olumsallık tabloları |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
5 |
üç boyutlu olumsallık tabloları |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
6 |
Üç ve daha yüksek girişli kontenjans tabloları ve çözümlemeleri |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
7 |
Üç ve daha yüksek girişli kontenjans tabloları ve çözümlemeleri |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
8 |
Ara-sinav |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
9 |
İlişki ölçüleri |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
10 |
Çok boyutlu tablolar |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
11 |
Logaritmik doğrusal modeller |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
12 |
Lojit model |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
13 |
Multinominal logit model |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
14 |
Logit ve Multinominal logit model ve probit regresyon analizi |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
15 |
Karesel tablo çözümlemeleri |
Kaynak Okuma |
Düz anlatım ve tartışma |
|
16/17 |
Final Sınavı |
Sınava hazırlık |
Yazılı sınav |
|
|
|
Önerilen Kaynak ve Okumalar |
| Kaynak Türü | Kaynak Adı |
| Ders Notu ve Kitaplar |
 An introduction to Categorical Data Analysis, A. Agresti, John Wiley&Sons, 1996
Linear Models in Statistics, Rencher, Alvin C., John Wiley&Sons, INC., New York, USA, 2010.
|
| |
| Diğer Kaynaklar | |
|
|
|
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri |
Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
60 |
|
Ödev/Proje/Diğer |
5 |
40 |
|
Toplam |
100 |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı |
40 |
| |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi
|
100 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı
|
60 |
|
Toplam |
100 |
|
|
| Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı |
| No | Temel Öğrenme Kazanımı | Katkısı* |
|
1 |
Olasılık ve İstatistik konularında derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptirler |
0 |
|
2 |
Matematik, Olasılık ve İstatistik konularında bilimsel araştırma yaparlar. |
2 |
|
3 |
İstatistik alanında doktora planları yapabilecek bilgilere sahiptirler.
|
0 |
|
4 |
İstatistikte kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir.
|
4 |
|
5 |
İstatistikte kullanılan yöntemler hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. |
2 |
|
6 |
İstatistiksel problemleri işaret eder, çözmek için yöntem geliştirir.
|
5 |
|
7 |
İstatistiksel problemleri çözümlemede yenilikçi yöntemler uygular. |
5 |
|
8 |
Alanında karşılaştığı problemleri analitik modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular.
|
5 |
|
9 |
Bilgiye erişir ve bununla ilgili kaynak araştırması yapar. |
5 |
|
10 |
Karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
|
5 |
|
11 |
Sorumluluk alma özgüvenine sahiptir. |
0 |
|
12 |
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu çalışmalarıyla gösterir. |
5 |
|
13 |
Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
|
5 |
|
14 |
Verilerin toplanması, işlenmesi, kullanılması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
5 |
|
15 |
Kendini istatistikte ve ilgili alanlarda sürekli yeniler. |
4 |
|
16 |
Türkçe ve İngilizce sözlü ve yazılı iletişim kurar.
|
2 |
|
17 |
İstatistik uygulamaları için gereken donanım ve yazılımları kullanır. |
0 |
| * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir. |
|
|
| Öğrenci İş Yükü - AKTS |
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders ile İlgili Çalışmalar |
|
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) |
14 |
3 |
42 |
|
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) |
14 |
3 |
42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar |
|
Ödev, Proje, Diğer |
5 |
8 |
40 |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
10 |
10 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı |
1 |
15 |
15 |
|
Toplam İş Yükü: | 149 |
| Toplam İş Yükü / 25 (s): | 5.96 |
| Dersin AKTS Kredisi: | 6 |
|
|
|