Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Ders KoduDers AdıDers TürüYılYarıyılAKTS
İST461 Lojistik Regresyon Analizi 927006 4 7 4
Dersin Seviyesi
Lisans
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
Öğrenme Çıktıları
  1. Her bilim dalında gerçek olaylar için risk hesaplaması yapılabilir olası riskler önceden belirlenerek önemli ekonomik katkılar sağlanabilir.
  2. Hastalıklara doğru tanı koyma ya da doğru durum modellemesi yapabilir
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
Yok
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1- Logistik Regression, David G. Kleinbaum-Mitchel Klein, Springer2-Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi, Prof.Dr. Kazım Özdamar, Kaan Kitapevi
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
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.
Haftalık Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuar
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.
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Ara Sınav1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) Sonu EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Final Sınavı1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri60
Toplam100
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerAdetSüresi(saat)Toplam İş Yükü(saat)
Ara Sınav122
Final Sınavı144
Derse Katılım13226
Uygulama/Pratik4624
Problem Çözümü5210
Proje Hazırlama5420
Ev Ödevi3412
Toplam98