Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
REGRESYON ÇÖZÜMLEMELERİ	Üçüncü Düzey	BİS 606	Seçmeli	1	7.00	7.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. AHMET ÖZTÜRK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli	Anlatım ve Tartışma, Ders içinde uygulamalar
Dersin Amacı	Bu derste öğrenciler, basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin ne amaçla kullanıldığını, modellerin nasıl kurulduğunu, nasıl çözümlendiğini, çeşitli istatistiksel yazılımlar yardımıyla bu çözümlemelerin nasıl yapıldığı öğrenecek ve bu tür sorunları kendi başlarına çözebilir ve yorumlayabilir konuma geleceklerdir. Ayrıca, doğrusal olmayan regresyon modelleri konusunda da belirli düzeyde bilgi sahibi olacaklardır.
Dersin Tanımı

Dersin İçeriği

1	Doğrusal regresyona giriş, temel kavramlar
2	Basit doğrusal regresyon modeli, model katsayılarının hesaplanması, güven aralıkları
3	Çoklu doğrusal regresyon modeli, model katsayılarının hesaplanması, güven aralıkları
4	Regresyon modeli performans ölçüleri
5	Regresyon modelinin yeterliliği – 1 (artık analizi, aykırı değer, etkili değer)
6	Regresyon modelinin yeterliliği – 2 (DFBeta, DFITS, PRESS, Cook uzaklığı, VIF, Tolerance, vb. ölçüler)
7	Ara Sınav
8	Kukla değişken, kontrastlar
9	Değişken seçim teknikleri
10	Çoklu doğrusal bağlantı sorunu tespiti,çözüm önerileri
11	Değişken varyanslılık ve otokorelasyon sorunu tespiti, çözüm önerileri
12	Temel bileşenler regresyonu
13	Doğrusal olmayan regresyon modelleri
14	Uygulama ve diğer konular
15	FİNAL SINAVI
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin kullanım amaçlarını bilir.
2	Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerini yorumlayabilir.
3	Uygun regresyon modelini oluşturur ve model değişken seçimi sürecini yönetebilir.
4	Oluşturulan regresyon modelini tahmin amaçlı kullanabilir.
5	Doğrusal olmayan regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olur.
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	5	70
Ödevler	2	12	24
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	20	20
Ara sınavlar	0	0	0
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	24	24
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	30	30
Yarıyıl sonu sınavı	0	0	0
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			210
AKTS			8.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	30
Kısa sınav	0	0
Ödev	2	15
Yarıyıl içi toplam		45
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		60
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		40
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Eğitmen notları
Yardımcı Kaynaklar	Montgomery D.C., Peck E.A., Vining G. G. Introduction to Linear Regression Analysis. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012. Kleinbaum D. G., Kupper L. L., Nizam A., Muller K. E. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods. 4th Edition, Thomson, New York, 2008. Chatterjee S. and Hadi A. S. Regression Analysis by Example. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012. Alpar R. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara, 2013.

Ders İle İlgili Dosyalar