Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
BİS716 Uygulamalı Regresyon Analizi 927003 1 1 6

Dersin Amacı

Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin ne amaçla kullanıldığını, modellerin nasıl kurulduğunu, nasıl çözümlendiğini ve yorumlandığını, çeşitli istatistiksel yazılımlar yardımıyla bu çözümlemelerin nasıl yapıldığı öğretmek. Doğrusal olmayan regresyon modelleri konusunda da belirli düzeyde bilgi sahibi olmalarını sağlamak.

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1. Daniel, Wayne W. Biostatistics 9th Edition, New York: John Wiley&Sons, 2009. 2. Montgomery D.C., Peck E.A., Vining G. G. Introduction to Linear Regression Analysis. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012. 3. Kleinbaum D. G., Kupper L. L., Nizam A., Muller K. E. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods. 4th Edition, Thomson, New York, 2008. 4. Chatterjee S. and Hadi A. S. Regression Analysis by Example. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012. 5. Alpar R. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara, 2013.

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Doğrusal regresyonun amaçları, Doğrusal regresyonun kullanım yerleri, Doğrusal regresyonun varsayımları, Basit doğrusal regresyon, Doğrusal olmayan regresyon modelleri, Çoklu doğrusal regresyon, Modellerin yeterlik ölçüleri, Niteliksel bağımsız değişkenler olduğunda regresyon modelleri, Değişken seçim yöntemleri, Temel bileşenler regresyonu, Regresyon modellerinin geçerliği

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 Doğrusal regresyonun amacı, kullanım yerleri
2 Doğrusal regresyonun özellikleri, varsayımları
3 Doğrusal olmayan regresyon modelleri ve doğrusallaştırılabilen doğrusal olmayan modeller
4 Çoklu doğrusal regresyon analizi
5 Regresyon modellerinin yeterliği ile ilgili ölçüler; artıkların incelenmesi (ham artıklar, standartlaştırılmış artıklar vb.)
6 Regresyon modellerinin yeterliği ile ilgili ölçüler (Cook uzaklığı, gözlem uzaklığı, Mahalanobis uzaklığı, DFBETA, DFITS, vb.)
7 Regresyonda değişen varyanslılık sorunu, belirlenmesi ve giderilmesi
8 Regresyonda çoklubağlantı sorunu, belirlenmesi ve giderilmesi.
9 Artıkların normalliği ve özilişki sorunu. Özilişki (otokorelasyon) sorununun giderilmesi
10 Modelde nitelik değişkenin varlığında göstermelik (kukla) değişkenlerin kullanımı.
11 Değişken seçim yöntemleri
12 Temel bileşenler regresyonu
13 Tıp literatüründen makale inceleme
14 Uygulama

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1468117 Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin ne amaçla kullanıldığını bilir
2 1468118 Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin nasıl kurulduğunu bilir
3 1468119 Çeşitli istatistiksel yazılımlar yardımıyla çözümlemeleri yapar
4 1468120 Sonuçları yorumlayabilir
5 1468121 Doğrusal olmayan regresyon modelleri konusunda bilgi sahibi olur

Ögrenme Çıktı Matrisi

Program Çıktısı
Öğrenme Çıktısı
1
2
3
4
5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek