GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
İLERİ KATEGORİK VERİ ANALİZİ/5601303
Dersin Adı: İLERİ KATEGORİK VERİ ANALİZİ
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 7.5
Dersin Yarıyılı: 1 Dersin Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERS KATALOG TANIMI (İÇERİĞİ)
 -- TEMEL DERS KİTABI
 -- YARDIMCI DERS KİTAPLARI
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- DERSİN AMACI ve HEDEFİ
 -- DERSİN ÖĞRENİM ÇIKTILARI
Öğrenci kategorik veri analizinin temel elemanlarını öğrenir.
Öğrenci kategorik değişkenleri modellemek için sıklıkla kullanılan modelleri ve bu modellerin altında yatan teoriyi öğrenir.
Öğrenci bu yöntemleri istatistiksel yazılım yardımı ile kullanabilme becerisi kazanır.
 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 --DERSİN HAFTALIK DAĞILIMI
1. Hafta  Kategorik veriye ilişkin temel kavramlar, olasılık dağılımları, En çok olabilirlik tahmin edicileri,
2. Hafta  Hipotez testleri, güven aralıkları, uyum iyiliği testleri, örneklem ve yapısal sıfırlar
3. Hafta  2×2, I×2 ve I×J olumsallık tabloları, duyarlılık, özgüllük, odds oranı, relatif risk
4. Hafta  Bağımsızlık için Ki-Kare testleri
5. Hafta  Sıralı veri için bağımsızlık testleri, küçük örnekler için kesin çıkarımlar
6. Hafta  Üç yönlü olumsallık tabloları, kısmi tablolar, Simpson Paradoksu
7. Hafta  Marjinal ve koşullu odds oranları, koşullu bağımsızlık testleri, homojen ilişkiler
8. Hafta  İki-yönlü olumsallık tabloları için Logaritmik doğrusal modeller, parametre tahmini ve model seçimi, arasınav
9. Hafta  Üç-yönlü olumsallık tabloları için Logaritmik doğrusal modeller, parametre tahmini
10. Hafta  Üç-yönlü olumsallık tabloları için Logaritmik doğrusal modeller, parametre tahmini ve model seçimi
11. Hafta  İki değer alan yanıtlar için modeller
12. Hafta  Sıralı olumsallık tabloları için modeller, satır ilişki (R) modeli, sütun ilişki (C) modeli
13. Hafta  Goodman’ın RC ilişki modeli, genel ilişki modelleri, koşullu ilişki modelleri
14. Hafta  Proje sunumları
15. Hafta   Final sınavı
16. Hafta  -
 -- ÖĞRETİM FAALİYETLERİ
 -- DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
30
 Ödev
0
0
 Uygulama
0
0
 Projeler
1
20
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Dönemiçi Çalışmaların Yıliçi Başarıya Oranı (%)  
50
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
50
 -- DERSİN İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
3
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
0
0
 Okuma Faaliyetleri
9
4
36
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
7
4
28
 Materyal tasarlama, uygulama
2
2
4
 Rapor hazırlama
4
4
16
 Sunu hazırlama
4
2
8
 Sunum
4
2
8
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
5
4
20
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
8
3
24
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
186
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.44
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. Lisans yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir ve derinleştirir.X
2
2. İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanır.X
3
3. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.X
4
4. İstatistik alanında edindiği yüksek lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. Bilimsel bir araştırma probleminin tanımlanmasından, raporlanmasına kadar ki tüm süreci gerçekleştirerek, sözlü, yazılı ve görsel olarak aktarır.X
6
6. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ve bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.X
7
7. Disiplinler arası çalışmalarda istatistik bilimini kullanabilme becerisine sahiptir.X
8
8. İstatistik literatürünü takip edebilecek bir yabancı dile sahiptir.X
9
9. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımlarını ve bilişim teknolojilerini, problemlerini çözecek şekilde araştırmalarında etkin olarak kullanır.X
10
10. İstatistik alanında edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken, toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.X
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
   (Doç. Dr. Hülya OLMUŞ)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
   (https://abs.gazi.edu.tr/hulya)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
   (hulya@gazi.edu.tr)