| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller II | IST6116 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Filiz Karaman |
| Dersi Veren(ler) | Ali Hakan Büyüklü |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Lojistik regresyon kategorik veya sürekli olabilen bağımlı değişken ve belirli açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek için kullanılır. Genelleştirilmiş lineer modeller bağımsız rasgele değişkenler yerine ilişkili yanıtlar için genişletilmiştir. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | 1- Varyans Analizi ve Kovaryans Analizi 2- İki Terimli Değişkenler ve Lojistik Regresyon 3- Nominal ve Ordinal Lojistik Regresyon 4- Sayma Veri, Poisson Regresyon ve Log-Lineer Modeller 5- Survival Analizi 6- Kümelenmiş Veri ve Tekrarlı Ölçümler 7- Çok Aşamalı Modeller 8- Boylamsal Veri Analizi |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler varyans ve kovaryans analizini bilir.
- Öğrenciler nominal ve ordinal lojistik regresyon modellerini bilir.
- Öğrenciler kümelenmiş veri ve tekrarlı ölçümleri bilir.
- Öğrenciler survival analizini bilir.
- Öğrenciler boylamsal veri analizini ve genelleştirilmiş tahmin denklemlerini bilir.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Varyans Analizi ve Kovaryans Analizi | Dobson, Bölüm 6 |
| 2 | İki terimli Değişkenler ve Lojistik Regresyon | Dobson, Bölüm 7 |
| 3 | Nominal Lojistik Regresyon | Dobson, Bölüm 8 |
| 4 | Ordinal Lojistik Regresyon | Dobson, Bölüm 8 |
| 5 | Sayma Veri, Poisson Regresyon | Dobson, Bölüm 9 |
| 6 | Log-Lineer Modeller | Dobson, Bölüm 9 |
| 7 | Tekrar | |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Survival Analizi (hayatta kalım ve hazard fonksiyonları) | Dobson, Bölüm 10 |
| 10 | Survival Analizi (tahmin ve model sınaması) | Dobson, Bölüm 10 |
| 11 | Normal ve Normal olmayan veri için tekrarlı ölçümler | Dobson, Bölüm 11 |
| 12 | Çok Aşamalı Modeller | Dobson, Bölüm 11 |
| 13 | Boylamsal Veri Analizi | Dobson, Bölüm 11 |
| 14 | Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri | Dobson, Bölüm 11 |
| 15 | Tekrar | |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | 14 | 10 |
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 2 | 20 |
| Sunum/Jüri | 1 | 10 |
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 4 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 2 | 25 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | 1 | 25 | |
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 30 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
