Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
BİS604 Linear Modeller 927003 1 1 6

Dersin Amacı

Model kavramı ve istatistik modellerin oluşturulması, farklılıkları ve kullanım alanlarını öğretmek ve uygulanmasını sağlamaktır.

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1. Rencher, Alvin C., 2007. Linear models in statistics/Alvin C. Rencher, G. Bruce Schaalje. – 2nd ed. p. cm. Includes bibliographical references. ISBN 978-0-471-75498-5 (cloth). John Wiley & Sons, Inc. 2. N.H. Bingham • John M. Fry., 2010. Regression, Linear Models in Statistics, Springer-Verlag London Limited 2010. 3. C. Radhakrishna Rao. Helge Toutenburg. 1999. Linear Models: Least Squares and Alternatives, Second Edition. Springer-Verlag, New York Inc.

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Matriks çözümleme ve linear model çözümlemelerinde kullanımı. Regresyon esaslı linear modeller. deney tasarımı esaslı linear modeller. Varyans ve kovaryans matris çözümlemeleri. Genelleştirilmiş lineer modeller. Sabit ve şansa bağlı model kavramı. Beklenen değer farklılıkları. Karışık modeller. Kuadratik form ve lineer modellerde hipotez testleri. Kovaryans analiz modelleri.

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 40
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 60
1 Ara Sınav 1 30 1
5 Derse Katılım 14 30 1
6 Uygulama/Pratik 14 10 1
10 Tartışma 6 10 1
11 Soru-Yanıt 6 10 1
54 Ev Ödevi 2 10 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 3 3
2 Final Sınavı 1 3 3
5 Derse Katılım 14 3 42
6 Uygulama/Pratik 14 3 42
10 Tartışma 6 5 30
11 Soru-Yanıt 6 4 24
54 Ev Ödevi 2 3 6

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Model kavramı ve istatistik modelleme
2 Matris çözümlemelerinin lineer modellerin çözümlemesinde kullanımı
3 Varyans ve kovaryans matrisleri oluşturulması, farklılıkları ve modellemede kullanımı
4 Çok değişkenli analizde veri matrisi ve tanımlayıcı istatistikler( R, S, SSCP matrisleri), genelleştirilmiş varyans.
5 Tam (full) model ve indirgenmiş (reduced) model kavramları ve hipotez testlerinde kullanımı
6 Basit lineer regresyon modelleri
7 Çoklu Regresyon modelleri
8 Regresyon modellerinde hipotez testleri
9 Varyans analizi modelleri, sabit model ve şansa bağlı model kavramı
10 Lineer modellerde parametre kestirim yöntemleri OLS, ML, RML vs.
11 Beklenen değer tahminleri, varyans unsurları kestirim yöntemleri
12 Tasarım matrisleri oluşturulması ve regresyon modeli ve deney modellerinde tasarım matrisleri farklılıkları
13 Kovaryans modelleri ve çözümlemeleri
14 Uygulama

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1225967 Model kavramının ve istatistik modellemenin yapısını öğrenmek
2 1225970 Regresyon modelleri ile deney tasarım modellerinin farklılıklarını ve çözümlerini kavramak ve yorumlamak
3 1225974 Kovaryans modellerini çözümleyebilmek
4 1225987 Karışık model kavramı, sabit ve şansa bağlı etki ve çözümleme farklılıkları
5 1225991 Farklı modellemelerde hipotez testleri, yorumlanması, uygulama alanlarına göre yorum farklılıkları

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 67125 Biyoistatistik ile ilgili uzmanlık gerektiren konuları kurgular, çözüm önerileri getirir, sorunlar çözer, elde edilen sonuçları değerlendirir ve gerektiğinde uygular.
2 67126 Biyoistatistik alanı ile ilgili konularda öngörülmeyen karmaşık durumlarla karşılaşması halinde çözüm önerileri geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir.
3 67127 Biyoistatistik alanı ile ilgili çalışmaları bağımsız ve/veya ekip olarak yürütür.
4 67128 Bilimsel bir makaleyi ulusal düzeyde bir dergide yayınlar ya da bilimsel bir toplantıda sunar.
5 67129 Alanı ve toplum sağlığı ile ilgili öncelikli konularda bilimsel klinik ve/veya tanımlayıcı araştırma/sunum/yayın yapar.
6 67130 Biyoistatistik alanı ile ilgili bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.
7 67131 Biyoistatistik alanı ile ilgili mesleki gelişim ve yaşam boyu öğrenme ilkelerini gerçekleştirdiği çalışmalarda uygular.
8 67132 Biyoistatistik alanındaki bilgilerini, güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını aynı alandaki veya dışındaki gruplarla yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir biçimde tartışır ve paylaşır.
9 67133 Mesleki ve profesyonel ortamdaki sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla inceler ve bunları geliştirmek üzere gereğini yapar.
10 67134 Bir yabancı dili en az Avrupa dili portföyü B2 genel düzeyde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
11 67135 Biyoistatistik alanı ile ilgili konularda strateji ve politika geliştirebilme ve uygulama planlarını yorumlar ve elde edilen sonuçları bilimsel ve etik çerçevede değerlendirir.
12 67136 Biyoistatistik alanı ile ilgili verilerin toplanması, kayıtlanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir ve bu değerleri öğretir.
13 67137 Biyoistatistik alanında özümsediği bilgiyi ve problem çözme yeteneklerini, disiplinler arası çalışmalarda uygular.
14 67138 Biyoistatistik alanındaki güncel gelişmeleri toplumun temel birimi olan çocuk ve aileyi de kapsayacak şekilde ulusal değerler ve ülke gerçekleri doğrultusunda değerlendirir.
15 67139 Biyoistatistik alanı ile ilgili konularda strateji,politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir.
16 67140 Biyoistatistiğin daha ileri götürülmesine ilişkin ulusal ve uluslararası politika çalışmalarına katkıda bulunur.

Ögrenme Çıktı Matrisi

Program Çıktısı
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Öğrenme Çıktısı
1 4 3 3 5 3 3 3 5 3 3 3 5 3 3 3 3
2 4 3 5 3 3 5 4 5 5 5 4 4 4 5 4 5
3 5 5 4 3 4 3 3 5 4 4 5 3 3 5 5 5
4 5 5 4 3 4 4 3 5 4 3 5 3 4 5 5 4
5 4 5 4 4 3 4 4 4 3 5 3 5 5 3 4 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek