• Temel bilgiler
• Öğrenme çıktıları
• İçerik
• Değerlendirme
• İş yükü

Öğrenme çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

1. Biyoloji temelli verilerin analizlerini ileri istatistik yöntemleriyle yapabilirler

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyomühendislik uygulamalarına temel oluşturan biyolojik, kimyasal, fiziksel ve matematiksel prensip ve olguların öğrenilmesi
   2. Biyomühendislik problemleri için süreç tasarlama, veri toplama ve sonuçları analiz edip yorumlama becerisi
   3. Farklı disiplinlerden edinilen bilgilerin uygulamalarda etkin olarak bütünleştirilebilmesi

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
2. Biyolojik temelli verilerden yola çıkarak biyolojik sistemleri modelleyebilirler

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyomühendislik uygulamalarına temel oluşturan biyolojik, kimyasal, fiziksel ve matematiksel prensip ve olguların öğrenilmesi
   2. Matematiksel analiz ve modelleme metodlarını biyomühendislik tasarım ve üretim süreçlerine uygulayabilme yetisi
   3. Farklı disiplinlerden edinilen bilgilerin uygulamalarda etkin olarak bütünleştirilebilmesi

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
3. Verileri ve modelleri anlamlandırarak biyolojik sistemlerin anlaşılması ve geliştirilmesi için çözümler sunarlar

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyomühendislik uygulamalarına temel oluşturan biyolojik, kimyasal, fiziksel ve matematiksel prensip ve olguların öğrenilmesi
   2. Biyomühendislik problemleri için süreç tasarlama, veri toplama ve sonuçları analiz edip yorumlama becerisi
   3. Farklı disiplinlerden edinilen bilgilerin uygulamalarda etkin olarak bütünleştirilebilmesi

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev

İçerik
1. hafta:	Kategorik verilerin analizi - iki kategorili veri tablolarının incelenmesi
2. hafta:	Kategorik verilerin analizi - çok kategorili veri tablolarının incelenmesi Ödev1
3. hafta:	Regresyon yöntemleri
4. hafta:	Korelasyon yöntemleri Ödev2
5. hafta:	Varyans analizi (ANOVA) - parametrik yöntemler
6. hafta:	Varyans analizi (ANOVA) - parametrik olmayan yöntemler Ödev3
7. hafta:	Arasınav-1 Çok faktörlü verilerde varyans analizi
8. hafta:	Epidemiyoloji verilerinin analizi - kategorik veriler
9. hafta:	Epidemiyoloji verilerinin analizi - zamana bağlı veriler Ödev4
10. hafta:	Kişi -zaman verilerinin analizi
11. hafta:	Sağkalım analiz yöntemleri Ödev5
12. hafta:	Arasınav-2 Parametrik olmayan sağkalım analiz yöntemleri
13. hafta:	Deneysel tasarım yöntemleri
14. hafta:	P-değerinin anlamlandırılması
15. hafta*:	-
16. hafta*:	Final sınavı
Ders kitapları ve materyaller:	Rosner, Introduction to Biostatistics (8th ed, 2015) - Chapters 9 -13
Önerilen kaynaklar:	PennState Eberly College of Science - online statistics courses
	* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.

Değerlendirme
Değerlendirme tipi	Hafta numarası	Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler):	7, 12	40
Dönem içi diğer çalışmalar:	-	0
Proje:	-	0
Ödev:	2,4,6,9,11	30
Kısa sınav (Quiz):	-	0
Final sınavı:	16	30
	Toplam ağırlık:	(%)

İş yükü
Etkinlik	Süre (Haftalık saat)	Toplam hafta sayısı	Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme):	3	14
Ders dışı bireysel çalışma:	0	0
Uygulama, Rehberli problem çözme:	0	0
Ödev:	4	5
Dönem projesi:	0	0
Dönem projesi sunumu:	0	0
Kısa sınav (Quiz):	0	0
Ara sınav için bireysel çalışma:	20	2
Ara sınav (Vize):	2	2
Final sınavı için bireysel çalışma:	20	1
Final sınavı:	2	1
		Toplam işyükü:
		Toplam AKTS kredisi:	*
	* AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)