Araştırma Projesi-I (IST403) ve Araştırma Projesi-II (IST404) Derslerini Alacak Öğrencilerin Dikkatine

Değerli Öğrencilerimiz,

Araştırma Projesi-I (IST403) ve Araştırma Projesi-II (IST404) dersleri kapsamında bölümümüz öğretim üyeleri tarafından önerilen çalışma konuları aşağıda sunulmuştur.

Öğrencilerimizin, tercih edecekleri en fazla beş öğretim üyesini belirleyerek Danışman Talep Forumu’nu doldurup imzalamaları ve formu 22.05.2026 Cuma günü mesai bitimine kadar Arş. Gör. Ece ÖZGÖREN ÜNLÜ ‘ye teslim etmeleri gerekmektedir.

 

1.   Öğretim Üyesi: Prof. Dr. Ulaş YAMANCI

Çalışılacak Konu: Matematiksel İstatistik ve Regresyon alanlarında yer alan konuların teorik olarak incelenmesi, yorumlanması ve raporlanması.

Öğrenci Gruplaması: Yok

 

2.   Öğretim Üyesi: Doç. Dr. Cengiz GAZELOĞLU

Çalışılacak Konu: Anket uygulaması ile veri toplanması, verilerin ilgili paket veya yazılım programına aktarılması, konuya uygun ve amaca hizmet eden gerekli istatistiksel analizlerin uygulanması, yorumlanması ve raporlanması.

Öğrenci Gruplaması: Yok

 

3.   Öğretim Üyesi: Doç. Dr. Hüseyin ALBAYRAK

Çalışılacak Konu: Regresyon, Doğrusal Olmayan Regresyon ve Çoklu Regresyon konularının teorik olarak incelenmesi ve gerçek veri setleri kullanılarak uygulamasının yapılması.

Öğrenci Gruplaması: Var

 

4. Öğretim Üyesi: Dr. Öğr. Üyesi ELİF YILDIRIM

Çalışılacak Konu: Regresyon modelleri ile mekânsal ve zamansal veri analizi konularının teorik olarak incelenmesi, gerçek veri setleri ile uygulanması, sonuçların yorumlanması ve raporlanması. Ayrıca Auburn University at Montgomery ile yürütülen iş birlikleri kapsamında çevresel veri analizi (örneğin balıklarda cıva seviyelerini etkileyen faktörler) üzerine çalışmalar yapılması.

Öğrenci Gruplaması: Yok 

 

5. Öğretim Üyesi: Dr. Öğr. Üyesi Ali Mertcan KÖSE

Çalışılacak Konu: Biyoistatistik ve Biyoinformatik alanlarında araştırma türünün, hipotezlerin ve gücünün belirlenmesi. Verilerin elde edilmesi ve düzenlenmesi. Verinin açıklayıcı veri analizi ile değerlendirilmesi. Sonrasında açımlayıcı faktör analizi, güvenirlik analizi, korelasyon analizi, makine/derin öğrenme (Denetimli ve denetimsiz yöntemler) gibi çok değişkenli istatistik yöntemlerinin uygulanması.  Sonuç olarak elde edilen bulguların istatistiksel olarak değerlendirilmesidir.

Öğrenci Gruplaması: Yok

 

6.   Öğretim Üyesi: Arş. Gör. Dr. Mesliha GEZEN UÇAR

Çalışılacak Konu: Farklı Çok Kriterli Karar Verme (MCDM) Uygulamaları kapsamında bir karar probleminin modellenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların raporlanması

Öğrenci Gruplaması: Var

 

Araştırma Projesi derslerine ilişkin Uygulama Esasları ve Araştırma Projesi Hazırlama Kılavuzu aşağıdaki ekler bölümünde yer almaktadır.

Not: Danışman Talep Formu ilgili ders kapsamında öğrencilere dağıtılacak olup, forma erişemeyen öğrenciler aşağıdaki ekler kısmından ilgili belgeyi temin edebilirler.

 

Ekler

Araştırma Projesi Dersleri Uygulama Esasları
Araştırma Projesi Hazırlama Kılavuzu
Danışman Talep Formu

İSTATİSTİK BÖLÜM BAŞKANLIĞI

Prof. Dr. Ulaş YAMANCI