| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Kategorik Veri Çözümlemesi | İST413 | 7 | 3 + 0 | 5,0 |
| Birim Bölüm | İSTATİSTİK VE BİLGİSAYAR BİLİMLERİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz Yüze |
| EBS Koordinatörü | Arş. Gör. Kadriye Nurdanay ÖZTÜRK |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Dersin amacı kategorik verilerin nasıl ve hangi yöntemlerle çözümlenebileceğini kavramak ve uygulayabilmek. |
| Ders İçeriği |
Temel kavramlar, Tek değişkenli analizler, Binom ve çok terimli dağılım, Poisson dağılım, Tahmin, uyum iyiliği testleri, Örnek büyüklüğü ve sıfırlar, model testi, Olumsallık tabloları, Homojenlik ve bağımsızlık hipotezleri, 2×2 tablolar, I×2 Tablolar, I×J olumsallık tabloları, Üç yönlü tablolar, Homojenlik modelleri, Olumsallık tablolarında Log-Lineer model, Üç yönlü değişken tabloları için Log-Lineer model, Model seçimi, Analiz özeti ve yorumlanması, Lojistik regresyon, Model seçimi, Lojistik regresyon kullanarak karşılaştırmalar, Fisher’in kesinlik testi |
| Ders Kaynakları |
Agresti, A., 1990, Categorical Data Analysis, John Wiley&Sons.
Freeman, D. H., 1987, Applied Categoriacal Data Analysis, Marcel Dekker.
Wrigley, N., 2002, Categorical Data Analysis for Geographers and Environmental Scientists, The Blackburn Press.
Lawal B.,2003,Categorical Data Analysis with SAS and SPSS Applications, Lawrance Erlbaum Associates.
|
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | ||||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Temel kavramlar | Ders Tartışmalı Ders |
| 2 | Tek değişkenli analizler, Binom ve çok terimli dağılım, Poisson dağılım | Ders Tartışmalı Ders |
| 3 | Tahmin, uyum iyiliği testleri | Ders Tartışmalı Ders |
| 4 | Örnek büyüklüğü ve sıfırlar, model testi | Ders Tartışmalı Ders |
| 5 | Olumsallık tabloları | Ders Tartışmalı Ders |
| 6 | Homojenlik ve bağımsızlık hipotezleri | Ders Tartışmalı Ders |
| 7 | 2×2 tablolar, I×2 Tablolar, I×J olumsallık tabloları | Ders Tartışmalı Ders |
| 8 | Üç yönlü tablolar, homojenlik modeller | Ders Tartışmalı Ders |
| 8 | Üç yönlü tablolar, homojenlik modeller | Ders Tartışmalı Ders |
| 10 | Olumsallık tablolarında Log-Lineer model | Ders Tartışmalı Ders |
| 11 | Üç yönlü değişken tabloları için Log-Lineer model | Ders Tartışmalı Ders |
| 12 | Model seçimi, analiz özeti ve yorumlanması | Ders Tartışmalı Ders |
| 13 | Lojistik regresyon ve model seçimi | Ders Tartışmalı Ders |
| 14 | Lojistik regresyon kullanarak karşılaştırmalar | Ders Tartışmalı Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Kategorik veri çözümlemesinin temel kavramlarını anlamak. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Kategorik veri çözümlemesi hakkında bilgi sahibi olmak ve kullanım alanlarını araştırmak. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Çeşitli veri türlerinde hangi modelin kullanılması gerektiğini öğrenmek. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Kategorik verilere ilişkin uygulamalar yapmak ve yorumlamak | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Kategorik veri çözümlemesi için uygun program kullanımına yardımcı olmak. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kategorik veri çözümlemesinin temel kavramlarını anlamak. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Kategorik veri çözümlemesi hakkında bilgi sahibi olmak ve kullanım alanlarını araştırmak. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Çeşitli veri türlerinde hangi modelin kullanılması gerektiğini öğrenmek. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Kategorik verilere ilişkin uygulamalar yapmak ve yorumlamak | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Kategorik veri çözümlemesi için uygun program kullanımına yardımcı olmak. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
