DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Genelleştirilmiş Lineer Modeller ISB   552 2 3 3 6

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Doktora
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. Mahmude Revan ÖZKALE
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Öğrencilere modern olasılık kuramı çerçevesinde ölçüm ve teori bilgisi kazandırmak.
Dersin İçeriği
Üstel aileye sahip dağılımlar, maksimum likelihood yöntemi, logistik ve poisson regresyon modelleri, lineer karma modeller

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak istatistik alanındaki güncel ve ileri düzeydeki bilgileri özgün düşünce ve/veya araştırma ile uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaşır.
2) İstatistik biliminin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar; yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
3) İstatistik alanındaki yeni bilgileri sistematik bir yaklaşımla değerlendirir, kullanır ve aktarır.
4) İstatistik ile ilgili çalışmalarda araştırma yöntemlerini kullanabilmede üst düzey beceriler kazanmış olur.
5) Kazanılmış becerileri kullanarak istatistik alanına yenilik getiren, yeni bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulama geliştirir ya da bilinen bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulamayı farklı bir alana uygular, özgün bir konuyu araştırır, kavrar,
6) İstatistik alanına yenilik getiren, yeni bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulama geliştiren ya da bilinen bir düşünce, yöntem, tasarım ve/veya uygulamayı farklı bir alana uygulayan özgün bir çalışmayı bağımsız olarak gerçekleştirerek alanındaki iler
7) İstatistik alanı ile ilgili en az bir bilimsel makaleyi ulusal ve/veya uluslar arası hakemli dergilerde yayınlayarak ve/veya özgün bir yapıt üreterek ya da yorumlayarak alanındaki bilginin sınırlarını genişletir. Özgün ve disiplinler arası sorunların çözü
8) Yaratıcı ve eleştirel düşünme, sorun çözme ve karar verme gibi üst düzey zihinsel süreçleri kullanarak alanı ile ilgili yeni düşünce ve yöntemler geliştirir.
9) Uzman kişiler ile istatistik alanındaki konuların tartışılmasında özgün görüşlerini savunur ve gerekli dil ve teknolojileri kullanarak alanındaki yetkinliğini gösteren etkili bir iletişim kurar.
10) İstatistik alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanır.
11) İstatistik ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları değerlendirir. İstatistik ile ilgili karşılaşılan sorunların çözümünde stratejik karar verme süreçlerini kullanarak işlevsel etkileşim kurar
12) İstatistik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur. Buna ek olarak İstatistik ile ilgili konularda karşılaşılan toplumsal, bilimsel, k
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
İstatistiksel problemlerin modellenmesinde ve probleme özgü çözümlerin üretilmesinde yeni yöntem ve stratejiler geliştirir.
X
2
İstatistik alanında belirli bir konu hakkında detaylı araştırma yapabilir.
X
3
İstatistik literatürüne katkı yapabilecek düzeyde istatistik teorisine hakimdir.
X
4
İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanabilir.
X
5
İstatistik alanında proje ve etkinlikler düzenleyebilir.
X
6
Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirebilir.
X
7
Bilimsel irdeleme yetisine sahip olur.
X
8
İstatistik alanında bilimsel yayın üretebilir.
X
9
Analitik düşünme becerisine sahip olur.
X
10
Mesleki yenilik ve gelişmeleri hem ulusal hem de uluslar arası düzeyde takip edebilir.
X
11
İstatistik literatürünü takip edebilir.
X
12
Yabancı dil bilgisini, alanında yabancı dilde yayın ve sunum yapabilecek düzeyde geliştirebilir.
X
13
Bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanabilir.
X
14
Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olur.
X
15
Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir.
X
16
Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olur.
X
17
Bilimsel etik kurallara uygun davranır.
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Normal dağılım ile ilişkili dağılımlar, karesel formlar, örneklerle model uydurma ve istatistiksel modellemenin temel prensipleri Kaynak okuma Anlatım
2 Açıklayıcı değişkenler için gösterim ve kodlamalar, Üstel aile ve üstel ailedeki dağılımların özellikleri Kaynak okuma Anlatım
3 Genelleştirilmiş lineer modellere giriş, genelleştirilmiş lineer modeller için önemli dağılımlar Kaynak okuma Anlatım
4 Maksimum likelihood tahmin ve örnekler, Quasi-likelihood Kaynak okuma Anlatım
5 Skor istatistiklertinin örnekleme dağılımı, Taylor seri yaklaşımları, Maksimum likelihood tahmin edicilerin örnekleme dağılımı Kaynak okuma Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
6 Log-likelihood oran istatistiği, sapma için örnekleme dağılımı, hipotez testleri Kaynak okuma Anlatım
7 Genelleştirilmiş lineer modeller için rezidü analizi Kaynak okuma Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
8 Ara Sınav Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Ödev
9 İkili değişkenler ve lojistik regresyon Kaynak okuma Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
10 Nominal ve ordinal lojistik regresyon Kaynak okuma
11 Poisson regresyon Kaynak okuma Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
12 Lineer karma etkili modeller, lineer karma modellerde parametre tahmini Kaynak okuma Anlatım
13 Lineer karma modellerde regresyon katsayıları ve varyans bileşenleri için sonuç çıkarım Kaynak okuma Anlatım
14 Lineer karma modellerde koşullu ve marjinal ortalamalar, tanılama ölçüleri Kaynak okuma Anlatım
15 Genelleştirilmiş lineer karma modeler, genelleştirilmiş linear karma modellerde parametre tahmini Kaynak okuma Anlatım
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar