GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9301195092008 | Regresyon Analizi I | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 7,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Basit ve çoklu doğrusal regresyon analizi yöntemini tanıtmak ve yöntemi uygun şekilde kullanma yetisini kazandırmak. Sağlık alanına özel veri setlerinde bilgisayar destekli uygulamalar ile regresyon analizi sonuçlarını yorumlama bilgisine sahip olması hedeflenmektedir.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç. Dr. Timur KÖSE
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Değişkenler arası ilişki yapısını yorumlayabilme ve uygun modeli belirleyebilme |
| 2 | EKK yöntemini kavrama ve uygulama |
| 3 | Uyumu gerçekleştiren modelin hata terimlerini grafik ve hipotetik yöntemlerle inceleyebilme |
| 4 | Gerektiğinde polonomial modeller ve veri dönüşüm tekniklerini uygula bilgi ve becerisine sahip olma |
| 5 | Çoklu regresyon analizinde en iyi modelin belirlenmesine yönelik yöntemleri bilme ve uygulama |
| 6 | Farklı istatistik programlarını kullanarak analizleri yapabilme |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Basit doğrusal regresyon analizi; model uyumu ve uyum yetmezliği testi; matris çözümlemesi; artıkların incelenmesi; çoklu doğrusal regresyon analizi; çoklu doğrusal regresyon analizinde model seçme yöntemleri.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | EKK ile düz çizgi modelinin oluşturulması | ||
| 2 | EKK ile düz çizgi modelinin oluşturulması | ||
| 3 | Model kontrolu | ||
| 4 | Model kontrolu | ||
| 5 | Matris işlemleri ve çoklu regresyona giriş | ||
| 6 | Matris işlemleri ve çoklu regresyona giriş | ||
| 7 | çoklu regresyon modelleri analizi | ||
| 8 | çoklu regresyon modelleri analizi | ||
| 9 | Arasınav | ||
| 10 | çoklu regresyon özel konular | ||
| 11 | çoklu regresyon özel konular | ||
| 12 | Polinomial modeller | ||
| 13 | En iyi modelin seçim yöntemleri | ||
| 14 | En iyi modelin seçim yöntemleri | ||
| 15 | En iyi modelin seçim yöntemleri | ||
| 16 | Final |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
* Draper, NR, Smith, H. Applied Regresyon Analysis 3nd Ed. Wiley pres, USA, 1998. * Qiu, P. Image Processing and Jump Regression Analysis John Wiley & Sons, USA, 2005. * Rawlings, JO., Dickey, DA., Pantula, SG. Applied Regression Analysis : A Research Tool Springer-Verlag, NY, 1998.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Tartışma | 7 | 2 | 14 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 4 | 5 | 20 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 10 | 10 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 20 | 20 |
| Okuma | 10 | 4 | 40 |
| Ev Ödevi | 10 | 5 | 50 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 202 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | |
| ÖÇ 1 | 5 | |||||
| ÖÇ 2 | 5 | |||||
| ÖÇ 3 | 5 | |||||
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | 5 | |||
| ÖÇ 5 | 5 | 5 | 5 | |||
| ÖÇ 6 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek