DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Lojistik Regresyon Analizi ISB   414 8 3 3 5

Ön Koşul Dersleri Yok
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. Mahmude Revan ÖZKALE
Dersi Verenler
Prof.Dr.MAHMUDE REVAN ÖZKALE1. Öğretim Grup:A
Prof.Dr.MAHMUDE REVAN ÖZKALE2. Öğretim Grup:A
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Lisans öğretimi içerisinde gerekli teorik ve uygulamalı alt yapıyı oluşturmak, kamu ve özel sektörde karşılaşabilecekleri ikili yanıta sahip verilerin analizlerini yapabilmek, analiz sonuçlarını yorumlayabilecek düzeyde bilgi, beceri ve pratikliğin kazandırılması.
Dersin İçeriği
Lojistik regresyon modelde model oluşturma ve yorumlayabilme

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) İkili lojistik regresyon modelinin oluşturulmasını kavrar
2) Model parametrelerinin tahminini kavrar
3) Parametreler hakkında güven aralıkları ve hipotez testlerini uygular
4) İstatistiksel paket programı kullanarak analizi yapar
5) Sınıflama tablolarını yorumlar
6) Aykırı gözlemleri belirler
7) Tanılama ölçülerini yorumlar
8) İşlem karakteristik eğrilerini yorumlar
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar
2
Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir
3
İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar
4
Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir
5
İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır
6
Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır
7
Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama
8
İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular
9
İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar
10
İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir
11
Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur
12
İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar
13
İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder
14
İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur
15
İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar
16
Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur
17
Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir
18
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 İkili lojistik regresyon Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
2 Logit, odds oranı, göreceli risk Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
3 Çoklu lojistik regresyon ve model uydurmak, marjinal etki Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
4 Mahsimum olabilirlik ve Newton Raphson yöntemi Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
5 Güven aralıkları Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
6 Uyumun iyiliği ölçüleri Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
7 Uyum eksikliği testleri Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
8 Ara Sınav Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı Sınav
9 Sınıflandırma tabloları Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
10 Regresyon tanılama ve sapan değerler Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
11 ROC eğrisi Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
12 Duyarlılık, seçiçilik ve ilişkili konular Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
13 Modelleme stratejileri Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
14 Etkileşim ve confounding değerlendirme stratejileri Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
15 Farklı örnekleme modellerinden lojisitk regresyon uygulamaları Kaynak okuma ve ve istatistik paket program uygulaması Anlatım
Problem Çözme
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar
Hosmer, D. W., Lemeshow, S. (2000), Applied Logistic Regression, 2nd edition, John Wiely & Sons Inc.