| 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 |
|
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
|
|
|
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- |
|
|
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 iş 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.
|
|