DERS ADI

: Kategorik Veri Çözümlemesi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
STA 5023 Kategorik Veri Çözümlemesi SEÇMELİ 3 0 0 7

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. AYLİN ALIN

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Kategorik veri analizinin temel elemanlarını, kategorik değişkenleri modellemek için sıklıkla kullanılan modelleri ve bu modellerin altında yatan teoriyi öğretmek ve öğrencilerin bu yöntemleri istatistiksel paket programlar yardımı ile uygulayabilmelerini sağlamaktır.






Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Kategorik değişkenler için kullanılan olasılık dağılımlarını ayırt edebilme.
2   Binom, Çoklu ve Poisson dağılımlarına maksimum olabilirlik kestiricilerini elde edebilme.
3   Binom dağılımı ve Çoklu dağılımın parametrelerine ait istatistiksel hipotez testi yapabilme.
4   İki Yönlü Olumsallık tabloları için bağımsızlık testi yapabilme.
5   İki Yönlü Olumsallık tabloları için Duyarlılık ve Özgüllük, İki Oran farkı, Göreli risk ve Odds Oran değerlerini hesaplayabilme.
6   İkili ve çoklu sonuç değişkeni için Lojistik Regresyon Modeli kurabilme.
7   iki yönlü ve üç yönlü olumsallık tabloları için log-lineer model oluşturabilme.
8   Eşleştirilmiş çiftler için model oluşturabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Kategorik Verinin Tanımı, Kategorik Veri İçin Dağılımlar (Binom, Poisson ve Çoklu Dağılım), Olabilirlik fonksiyonu ve Maksimum olabilirlik kestiricisi
2 Binom Parametresi İçin Maksimum Olabilirlik Kestiricisi, Binom Parametresinin Testi için Wald ve Olabilirlik Oran test istatistikleri, Binom Parametresi İçin Aralık Kestirimi,
3 Çoklu Dağılım için Parametrelerin Maksimum Olabilirlik Kestiricileri, Belirli bir çoklu dağılımın testi için Pearson Ki-kare ve Olabilirlik Oran test istatistikleri
4 Olumsallık Tabloları için Olasılık Yapısı, Duyarlılık ve Özgüllük, Kategorik değişkenlerin bağımsızlığı, İki Boyutlu Tablolar İçin Olasılık Dağılımları (Poisson Dağılımı, Çoklu Dağılım Ve Bağımsız Çoklu Dağılım),Bireysel Ödev Hazırlama
5 Çalışma Türleri, 2x2 Boyutlu Tablolar İçin İki Oran Farkı, Göreli Risk ve Odds Oranı Hesabı
6 I x J Boyutlu Tablolar İçin Bölgesel Odds Oranı, Belirsizlik Katsayısı ve Gamma Katsayısı Hesabı,Bireysel Ödev Hazırlama
7 Odds Oranı, Göreli Risk ve İki Oran Farkı İçin Aralık Kestirimi, İki Yönlü Olumsallık Tabloları İçin Bağımsızlık Testi (Pearson Ki-Kare ve Olabilirlik Oran Test İstatistikleri İle), Artıkların İncelenmesi
8 Genelleştirilmiş modellerin ve onu oluturan birimlerin tanımı
9 İkili Sonuç Değişkeni İçin Lojistik Regresyon Modeli, Parametrelerin Yorumu, Modele Ait Uyum İyiliği Testi
10 Çoklu Sonuç Değişkeni İçin Lojistik Regresyon Modeli, Referans Kategoriye Dayanan Lojistik Regresyon Modeli,Bireysel Ödev Hazırlama
11 İki Yönlü Tablolar İçin Log-Lineer Modeller
12 Üç Boyutlu Tablolar İçin Log-Lineer Modeller
13 Bağımlı oranların karşılaştırılması
14 Gözlemciler arasındaki uyumun ölçülmesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
A. Agresti, Categorical data analysis, Wiley, 2002.
Yardımcı kaynaklar:
1. S. E. Fienberg, The analysis of cross-classified data, second edition,MIT press, 1994.
2. J. Neter, M.H. Kutner, C.J. Nachtsheim, W. Wasserman, Applied Linear statistical Models, Fourth edition, IRWIN, 1996.
Referanslar:
Diğer ders materyalleri:

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı ve ödevler.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ODV 1 ÖDEV 1
2 ODV 2 ÖDEV 2
3 ODV 3 ÖDEV 3
4 YSS YIL SONU SINAVI
5 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + YSS * 0.60
6 BUT BÜTÜNLEME
7 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + BUT * 0.60


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ödevlerin ve yarıyıl sonu sınavının değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: aylin.alin@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 72

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 2 28
Final Sınavına Hazırlık 1 36 36
Bireysel Ödev Hazırlama 3 20 60
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 168

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.1555
ÖK.2555
ÖK.355555
ÖK.455555
ÖK.55555
ÖK.655555
ÖK.755555
ÖK.855555