Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
İST461 Lojistik Regresyon Analizi 927003 4 7 4

Dersin Amacı

İstatistiksel uygulamalarda , bağımsız değişken ile sonuç değişkeni arasında bir ilişki kurmak ve bunu genellemek amacıyla bir çok regresyon yöntemi geliştirilmiştir. Lojistik regresyon da bu yöntemlerden bir tanesidir. Sonuç değişkeninin kesikli iki veya daha çok değer aldığı durumlarda lojistik regresyon analizi ile , aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler ya da kestirimler yapabilmek amaçlanmaktadır.

Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Doç. Dr. Taner TUNÇ

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1- Logistik Regression, David G. Kleinbaum-Mitchel Klein, Springer 2-Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi, Prof.Dr. Kazım Özdamar, Kaan Kitapevi

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Doğrusal regresyon ile lojistik regresyon arasındaki fark, lojistik regresyonda parametre tahmini, lojistik regresyon modelinin anlamlılığı, parametrelerin önem testi, parametrelerin yorumu, üstel formda parametrelerin risk ve üstünlük oranı olarak yorumu, lojistik regresyon denkleminin sınıflama performansı, güncel yaşam verileri üzerinde uygulamalar.

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 1 100 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 2 2
2 Final Sınavı 1 4 4
5 Derse Katılım 13 2 26
6 Uygulama/Pratik 4 6 24
9 Problem Çözümü 5 2 10
22 Proje Hazırlama 5 4 20
54 Ev Ödevi 3 4 12

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 lojistik regresyonun tanımı ve uygulama alanları
2 matris cebiri
3 parametre tahmin yöntemleri
4 lojistik regresyon parametrelerinin tahmini
5 lojistik regresyon modelinin önemliliği, katsayıların testi ve ODDS oranı
6 lojistik regresyon modelinin önemliliği, katsayıların testi ve ODDS oranı
7 lojistik regresyon modelinin önemliliği, katsayıların testi ve ODDS oranı
8 Ara sınav
9 istatistiksel paket kullanımı ve paket program çıktılarını yorumlama
10 istatistiksel paket kullanımı ve paket program çıktılarını yorumlama
11 istatistiksel paket kullanımı ve paket program çıktılarını yorumlama
12 Gerçek yaşam verileri üzerinde uygulama
13 Gerçek yaşam verileri üzerinde uygulama
14 Gerçek yaşam verileri üzerinde uygulama
15
16

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1491789 Her bilim dalında gerçek olaylar için risk hesaplaması yapılabilir olası riskler önceden belirlenerek önemli ekonomik katkılar sağlanabilir.
2 1491790 Hastalıklara doğru tanı koyma ya da doğru durum modellemesi yapabilir

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 71371 İstatistik bilgilerini kullanabilme becerisi
2 71384 İstatistiksel olaylar için matematiksel modelleme yapabilme becerisi
3 71382 İstatistiksel veri toplama, düzenleme, analiz etme ve yorumlama becerisi
4 71383 Meslekte gelişmeye devam etme becerisi
5 71372 Analitik düşünme yeteneği kazandırma ve kullanma becerisi
6 71373 Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilme, yaygın ve kaynak taraması yapabilme becerisi
7 71374 Gerçek yaşamda karşılaşabileceği sorulara çözüm bulmada uygun istatistiksel modelleme yaklaşımını tespit etme ve uygulama becerisi
8 71375 Deney tasarlama, deney yapma, deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz etme ve yorumlama becerisi
9 71377 Ekonomi, bilgi teknolojileri ve sosyal bilimlerde temel bilgiye sahip olma becerisi
10 71376 Sözel ve yazılı olarak iş ahlakı içinde takım üyeleri ile ve müşterilerle etkin iletişim kurma becerisi
11 71378 Bireysel olarak ve disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
12 77788 Etkin iletişim kurabilme becerisi
13 71379 Mesleki ve etik sorumluluğa sahip olma yeteneği
14 71380 İstatistiksel problem çözmede bilgisayar programı yazabilme, paket program ve algoritmaları kullanabilme becerisi
15 71381 Genelde istatistiksel, kısmen matematiksel problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi

Ögrenme Çıktı Matrisi

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