Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
REGRESYON ANALİZİ	Üçüncü Düzey	VZT 543		1	4.00	4.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Dersin önkoşulu yoktur
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇELİK GÜRBULAK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	Dr. Öğr. Üyesi Elif ÇELİK GÜRBULAK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	yok
Dersin Veriliş Şekli	Teorik ve pratik
Dersin Amacı	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 baslarına çözebilir ve yorumlayabilir konuma geleceklerdir. Ayrıca, doğrusal olmayan regresyon modelleri konusunda da belirli düzeyde bilgi sahibi olacaklardır.
Dersin Tanımı	Sağlık alanında yapılan çalışmaların bir bölümü kestirime ve/veya bağımlı değişkeni etkileyen bağımsız değişkenlerin belirlenmesine yöneliktir. Bu amaçla kullanılan yöntemlerden bir tanesi de doğrusal regresyondur. Bu dersi alan ögrenci diğer istatistiksel kestirim yöntemlerine daha çabuk adapte olabilecektir.

Dersin İçeriği

1	Doğrusal regresyonun amacı, kullanım yerleri, özellikleri, varsayımları,
2	Basit doğrusal regresyon
3	Basit doğrusal regresyon
4	Doğrusal olmayan regresyon modelleri
5	Çoklu doğrusal regresyon, güven aralıkları ve hipotez testleri.
6	Regresyon modellerinin yeterliği
7	Regresyon modellerinin yeterliği ile ilgili ölçüler-artıkların incelenmesi
8	Arasınav
9	Regresyonda değişen varyanslılık sorunu
10	Regresyonda çoklu bağlantı sorunu
11	Artıkların normalliği ve öziliski sorunu
12	Modelin geçerliği ile ilgili ölçüler
13	Modelde nitelik degiskenin varlığında göstermelik (kukla) değişkenlerin tanımı.
14	Değişken seçim yöntemleri
15	Uygulama - Tartısma
16	Final Sınavı
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
2	Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
3	Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
4	Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
5	Basit ve çoklu regresyon modelleri hakkında bilgi sahibi olmak
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	16	2	32
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	5	3	15
Ödevler	5	3	15
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	5	5
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	10	10
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	2	10	20
Toplam iş yükü			101
AKTS			4.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

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

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Alpar, R. Çok Değişkenli istatistiksel Yöntemlere Giriş I. Nodel Yayın-Dağıtım, Ankara, 2003.
Yardımcı Kaynaklar	Montgomery C.M. and Peck E. Introduction to Linear Regression Analysis. John wiley and Sons, Inc., New York, 1991.

Ders İle İlgili Dosyalar