Ders Öğretim Planı

İSTATİSTİKSEL MODELLEME

1	Dersin Adı:	İSTATİSTİKSEL MODELLEME
2	Dersin Kodu:	EKO5124
3	Dersin Türü:	Seçmeli
4	Dersin Seviyesi:	Yüksek Lisans
5	Dersin Verildiği Yıl:	1
6	Dersin Verildiği Yarıyıl:	2
7	Dersin AKTS Kredisi:	4
8	Teorik Ders Saati (saat/hafta):	2
9	Uygulama Ders Saati (saat/hafta):	0
10	Laboratuar Ders Saati (saat/hafta):	0
11	Dersin Önkoşulu
12	Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar	Yok
13	Dersin Dili:	Türkçe
14	Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze
15	Dersin Koordinatörü:	Prof. Dr. SEVDA GÜRSAKAL
16	Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları:
17	Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri:	E-posta : sdalgic@uludag.edu.tr Telefon: 0 224 29 41112 Adres: Bursa Uludağ Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Bölümü,16059, Görükle/Bursa.
18	Dersin Web Adresi:
19	Dersin Amacı	Bu ders genelleştirilmiş doğrusal modeller, bazı temel istatistiksel öğrenme araçlarıve özellikle sosyal bilimler bağlamında karmaşık nedensel ilişkiler için istatistiksel modelleri kapsar. Modellerin teorik temellerinin yanısıra uygulamalı olarak da ele alınacaktır. Bu uygulamalar istatistiksel yazılım ortamı R kullanılarak gerçekleştirilir. Ders, istatistiksel yazılım R kullanılarak analiz yoluyla uygulamalı bir yaklaşım kullanır. Uygulamalar çoğunlukla gerçek sosyal bilim araştırma sorularından seçilir ancak biyoloji, tıp ve mühendislik gibi diğer disiplinlerden örnekler de verilir.
20	Dersin Mesleki Gelişime Katkısı:	Öğrencilerin istatistiksel modelleme ve uygulama ile ilgili mesleki becerilerinin gelişmesini sağlamak açısından temel oluşturmaya yönelik bir katkısı vardır.

Ders Öğrenme Kazanımları

1	İstatistiksel modellere ait temel kavramları ve varsayımlarını tanımlayabilme;
2	İstatistiksel dağılımları tanımlayabilme;
3	Genelleştirilmiş doğrusal modeller çerçevesi aracılığıyla doğrusal modelleri tanımlayabilme;
4	Doğrusal olmayan modelleri tanıma ve tahmin edebilme;
5	Boyut indirgeme, kümeleme ve diskriminant analizi yoluyla çok boyutlu verileri analiz edebilme.;
6	Veri yapısına uygun istatistiksel modeli farklı disiplinlere ilişkin bilim dallarında kullanabilme,;;
7	Tahmin ettiği istatistiksel modeli analiz ederek sonuçlarını yorumlayabilme;
8	Veri yönetimi, veri analizi ve veri görselleştirme için R yazılımını kullanabilme;

22	Dersin İçeriği

Hafta	Teori	Uygulama
1	İstatistiğe Giriş;Anakütle ve Örneklem; Rassal örnekleme; Bazı önemli istatistikler; Veri tanımlama ve görselleştirme teknikleri.
2	Doğrusal ve doğrusal olmayan modellerin tanıtımı
3	R temelleri (içe aktarma, dışa aktarma, işleme, veri); R veri görselleştirme fonksiyonları;
4	Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller
5	R ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modellerin uygulanması
6	Hiyerarşik Modeller
7	Temel Bileşenler Analizi ve R Uygulamaları
8	Doğrusal olmayan temel bileşenler analizi ve R Uygulamaları
9	Faktör Analizi ve R Uygulamaları
10	Kümeleme Analizi
11	Kümeleme Analizinde R uygulamaları
12	Diskriminant Analizi
13	Diskriminant Analizinde R uygulamaları
14	Lojistik Regresyon Analizi ve R Uygulamaları

23	Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar:	1. David A. Freedman, Statistical Models: Theory and Practice, Cambridge University Press, 2005. 2. C. Davison, Statistical Models, Cambridge University Press, 2003. 3. Harvey Goldstein, Multilevel Statistical Models, London: Institute of Education, Multilevel Models Project, 1999. 4. William H. Crown, Statistical Models for the Social and the Behavioral Sciences, Praeger Puslishers, 1998.
24	Değerlendirme

YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI	SAYISI	KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav	0	0
Kısa Sınav	0	0
Ödev	0	0
Yıl sonu Sınavı	1	100
Toplam	1	100
Yıl içi çalışmalarının Başarıya Oranı		0
Finalin BAşarıya Oranı		100
Toplam		100
Derste Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yaklaşımları	Ölçme ve değerlendirme çoktan seçmeli test soruları ve yazılı sorular ile yapılmaktadır.
Açıklama	Bu ders mutlak değerlendirme sistemi ile değerlendirilmektedir.

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	SAYISI	Süresi [Saat]	Toplam İş Yükü [Saat]
Teorik Dersler	14	2	28
Uygulamalı Dersler	0	0	0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)	14	3	42
Ödevler	0	5	20
Projeler	0	0	0
Arazi Çalışmaları	0	0	0
Arasınavlar	1	10	10
Diğer	0	0	0
Yarıyıl Sonu Sınavları	1	20	20
Toplam İş Yükü			120
Toplam İş Yükü / 30 saat			4
Dersin AKTS Kredisi			4

PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE DERS ÖĞRENİN KAZANIMLARI İLİŞKİSİ TABLOSU

	PY1	PY2	PY3	PY4	PY5	PY6	PY7	PY8	PY9	PY10	PY11	PY12
OK1	3	3	4	3	4	4	4	4	4	3	4	3
OK2	4	3	4	4	4	4	5	4	4	4	4	4
OK3	4	3	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
OK4	4	3	3	3	3	4	4	4	3	4	4	3
OK5	4	3	3	4	4	4	4	4	4	4	4	5
OK6	4	4	4	4	4	4	4	4	5	5	5	5
OK7	4	4	4	4	5	5	5	5	5	5	5	5
OK8	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5

ÖK: Öğrenme Kazanımları

PY: Program yeterlilikleri

Katkı Düzeyi:

1 Çok Düşük

2 Düşük

3 Orta

4 Yüksek

5 Çok Yüksek