ECMZ202 Regression Analysis

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- 4. Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod ECMZ202
Ad Regression Analysis
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl 4. Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil İngilizce
Seviye Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi FELA ÖZBEY
Dersin Öğretim Elemanı
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. Bir önceki dönem grupları ve öğretim elemanları gösterilmektedir.
Dr. Öğr. Üyesi FELA ÖZBEY (A Grubu) (Sor. Öğr. Ele.)


Dersin Amacı / Hedefi

Bu ders, regresyon analizlerinde kullanılan istatistiksel yöntemlerin teorik ve ampirik açıdan iyi anlaşılmasını amaçlar.

Dersin İçeriği

İstatistik, veri, kitle, örneklem, parametre, tahmin, tahmin edici kavramları; Nicel ve Nitel veri; Normal olasılık dağılımı; Örnekleme dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi; Basit doğrusal regresyon modeli; Çoklu doğrusal regresyon modeli; Modelin parametre tahmini: En Küçük Kareler Yöntemi; Doğrusal regresyon modelinin varsayımları; Hataların ve parametre tahminlerinin varyans tahmini; Korelasyon katsayısı; Determinasyon katsayısı; Modelin geçerliliğinin sınanması; Varyans analizi; Modelin kurulması; Değişken seçme yöntemleri.

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

William Mendenhan, Terry Sincich (2003), A Second Course in Statistics: Regression Analysis, Pearson Ecucation Inc., ISBN: 0-13-122810-2

Notlar

Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining(2012) Introduction to Linear Regression Analysis, Fifth Edition, ISBN: 978-0470542811


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Nicel ve nitel veri arasındaki farkı görür.
ÖÇ02 Doğrusal regresyon modelinin tahmininde En Küçük Kareler Yöntemini uygular.
ÖÇ03 Veriler için en uygun modeli seçer.
ÖÇ04 Tahmin edilen modelin geçerliliğini sınar.
ÖÇ05 Varyans analizini yapar.
ÖÇ06 Tahmin edilen parametrelerin istatistiksel anlamlılığını sınar.
ÖÇ07 Klasik doğrusal regresyon modelinin varsayımlarını sıralar.
ÖÇ08 Basit doğrusal regresyon modelini En Küçük Kareler Yöntemi ile tahmin eder.
ÖÇ09 Çoklu doğrusal regresyon modelini En Küçük Kareler Yöntemi ile tahmin eder.
ÖÇ10 Determinasyon katsayısını hesaplar.
ÖÇ11 Hata kareleri toplamını hesaplar.
ÖÇ12 Toplam kareler toplamını hesaplar.
ÖÇ13 Regresyonun kareleri toplamını hesaplar.
ÖÇ14 Model parametreleri için aralık tahmini yapar.
ÖÇ15 Kestirim için güven aralığını hesaplar.
ÖÇ16 Tahmin için güven aralığını hesaplar.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem araştırması alanlarında temel kavramları ve teoremleri açıklar 5
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Temel Matematik, İstatistik ve Yöneylem araştırması bilgilerini tanımlar 5
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İşletme biliminin temel kavramlarını tanımlar
PÖÇ04 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı İktisadi alt yapıya sahip olup iktisadi modeller oluşturur 3
PÖÇ05 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller 5
PÖÇ06 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapma/yorumlama becerisine sahiptir 5
PÖÇ07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Veri toplar/analiz eder 5
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Model ile analiz edilen sonuçları yorumlar 5
PÖÇ09 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan elde ettiği bilgileri birleştirir
PÖÇ10 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Geleneksel yaklaşım, uygulama ve yöntemleri gerekli gördüğü durumlarda yeni çalışma yöntemlerine geliştirir 3
PÖÇ11 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak liderlik yapar
PÖÇ12 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda kendini sürekli geliştirir
PÖÇ13 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izler/kendini sürekli yeniler 2
PÖÇ14 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket programı kullanır
PÖÇ15 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Türkçeyi ve en az bir yabancı dili akademik yaşamın ve iş yaşamının gereklerine uygun biçimde kullanır 4
PÖÇ16 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde yorumlar/kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder
PÖÇ17 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Güncel iktisadi ve sosyal konulara ilişkin verileri yorumlar 3
PÖÇ18 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri uygular


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Bölüm 1: Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi: İstatistik, veri, kitle, örneklem, parametre, tahmin, tahmin edici kavramları Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
2 Bölüm 1: Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi: Nicel ve Nitel veri; Normal olasılık dağılımı; Örnekleme dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
3 Bölüm 2: Regresyon Analizine Giriş: Modelin kurulması, Regresyon analizine genel bir bakış Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
4 Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: En küçük kareler yöntemi, modelin varsayımları Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
5 Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: Varyans için bir tahmin edici, eğim ile ilgili çıkarımlar Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
6 Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: korelasyon katsayısı, determinasyon katsayısı, modelin tahmin ve kestirim için kullanımı. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
7 Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: Ortalamadan sapmalar ile regresyon tahmini Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
8 Ara Sınav Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Çoklu doğrusal regresyon modelinin genel yapısı, modelin varsayımları, nicel açıklayıcı değişkenleri olan birinci dereceden çoklu regresyon modelinin tahmini Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
10 Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Hata varyansının tahmini, parametreler ile ilgili çıkarımlar Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
11 Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Çoklu determinasyon katsayısı, varyans analizi, F testi Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
12 Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Daha karmaşık çoklu regresyon modelleri Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
13 Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Modelin tahmin ve kestirim için kullanılması, model seçimi için bir test. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
14 Bölüm 5: Model Kurma Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
15 Bölüm 6: Değişkenleri belirleme yöntemleri Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 5 70
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 0 0 0
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 15 15
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 30 30
Toplam İş Yükü (Saat) 157
Toplam İş Yükü / 25 (s) 6,28
AKTS 6 AKTS

Güncelleme Zamanı: 08.05.2024 12:32