Anasayfa » Akademik Birimler » Fen-Edebiyat Fakültesi » İstatistik Bölümü » Dersler » Kategorik Veri Analizi
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Kategorik Veri AnaliziIST611337.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı
Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüSerpil Kılıç Depren
Dersi Veren(ler)Serpil Kılıç Depren
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıKategorik verilerin nasıl ve hangi yöntemlerle analiz edilebileceğini kavramak ve uygulayabilmek.
Dersin İçeriğiKategorik verilerde dağılımlar ve çıkarım, Kontenjans tablolarını tanımlama, İki-yönlü kontenjans tablolarında çıkarım, Genelleştirilmiş Doğrusal Modellere giriş, Lojistik Regresyon, Çok terimli bağımlı değişkenler için modeller, Kontenjans tablolarında Loglineer modeller
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Bilder, J.R. & Loughin, T.M. (2015). Analysis of Categorical Data with R. London: CRC Press.
  • Agresti, A. (2013). Categorical Data Analysis, New Jersey: Wiley Interscience Publication
  • Agresti, A. (2007). An introduction to categorical data analysis. New Jersey: Wiley Interscience Publication
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Kategorik veri analizinin temel kavramlarını anlamak.
  2. Kategorik veri analizi hakkında bilgi sahibi olmak ve kullanım alanlarını araştırmak.
  3. Çeşitli veri türlerinde hangi modelin kullanılması gerektiğini öğrenmek.
  4. Kategorik verilere ilişkin uygulamalar yapmak ve yorumlamak
  5. Kategorik veri analizi için uygun program kullanımına yardımcı olmak.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
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-----
PÇ-16-----
PÇ-17-----
PÇ-18-----
PÇ-19-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Kategorik veri analizine girişAgresti (2013), Chapter 1
2Kategorik veride dağılımlar ve çıkarımAgresti (2013), Chapter 1
3Kontenjans tablolarını tanımlamaAgresti (2013), Chapter 2
4İki-yönlü kontenjans tablolarında çıkarımAgresti (2013), Chapter 3
5İki-yönlü kontenjans tablolarında çıkarımAgresti (2013), Chapter 3
6Genelleştirilmiş Doğrusal Modellere girişAgresti (2013), Chapter 4
7Genelleştirilmiş Doğrusal Modellere girişAgresti (2013), Chapter 4
8Ara Sınav 1
9Lojistik RegresyonAgresti (2013), Chapter 5
10Lojistik Regresyon modellerinin oluşturulması, kontrol edilmesi ve uygulanmasıAgresti (2013), Chapter 6
11Çok terimli bağımlı değişkenler için modellerAgresti (2013), Chapter 8
12Sayma çıktı için Posson regresyon modelleri: Log bağ, Parametre tahmini ve çıkarım Agresti (2013), Chapter 9
13R ile uygulamalarNA
14FinalNA
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev130
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması139
Derse Özgü Staj
Ödev122
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)126
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok