ISB321 Regresyon Analizi

5 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- 5. Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod ISB321
Ad Regresyon Analizi
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl 5. Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 5 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE
Dersin Öğretim Elemanı Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE (A Grubu) (Sor. Öğr. Ele.)


Dersin Amacı / Hedefi

Bu dersin amacı lisans öğretimi içerisinde gerekli teorik alt yapıyı oluşturmak, kamu ve özel sektörde karşılaşabilecekleri verilerin analizlerini yapabilmek, analiz sonuçlarını yorumlayabilecek düzeyde bilgi, beceri ve pratikliğin kazandırılmasıdır

Dersin İçeriği

Bu dersin içeriği basit doğrusal regresyon modelde parametre tahmini ve hipotez testleri, sapan değer ve etkili gözlemlerin belirlenmesi şeklindedir.

Dersin Ön Koşulu

yok

Kaynaklar

Montgomery, D. C., Peck, E. A., Vining, G. G. (2001), Introduction to Linear Regression Analysis, 3rd edition, John Wiely and Sons Inc.

Notlar

Aydın, D. (2014), Uygulamalı Regresyon Analizi Kavramlar ve Hesaplamaları, Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Regresyon modelinin oluşturur
ÖÇ02 Model parametrelerinin tahminini eder
ÖÇ03 Parametreler hakkında güven aralıkları ve hipotez testlerini uygular
ÖÇ04 ANOVA tablosunu kullanır
ÖÇ05 Verileri inceleyerek en uygun modeli elde eder
ÖÇ06 Model varsayımlarını kontrol eder
ÖÇ07 Çoklu regresyonda ANOVA tablosunu oluşturur
ÖÇ08 İstatistiksel paket program kullanarak regresyon analizi yapar


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiğin temel kavramlarını ve ilkelerini açıklar
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir 4
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında sayısal ve istatistiksel çözümler üretir
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır 4
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgisayar programlarını kullanarak rastgelelik içeren problemlerle ilgili model kurar, problemleri çözer, analiz yapar ve yorumlar
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular 4
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar
PÖÇ09 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel teknikleri kullanarak İstatistikle ilişkili farklı disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur ve problemlere çözüm üretir
PÖÇ10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur
PÖÇ11 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı İstatistiksel yöntemler arasındaki farkı ayırt eder
PÖÇ12 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar 2
PÖÇ13 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur 2
PÖÇ14 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir 1
PÖÇ15 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Koşullu beklenen değer, regresyon kavramı ve model oluşturma Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
2 Basit doğrusal regresyon modelinin oluşturulması ve parametrelerin en küçük kareler tahmin edicilerinin bulunması, merkezileştirilmiş model Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
3 Parametrelerin en küçük kareler tahmin edicilerinin özellikleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
4 Hata varyansının tahmin edilmesi ve uydurulmuş regresyon doğrusunun özelliklerinin incelenmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
5 Regresyon parametrelerinin ve hata varyansının en çok olabilirlik yöntemiyle tahmin edilmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
6 Parametreler hakkında hipotez testleri, regresyonun önemliliğinin test edilmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
7 ANOVA tablosunun hazırlanması ve nasıl kullanılacağının açıklanması, çoklu belirleyicilik katsayısının incelenmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
8 Ara Sınav Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Parametreler hakkında aralık tahmini, ortalama yanıtın aralık tahmini, yeni gözlemlerin tahmin edilmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
10 Originden geçen regresyon doğruları, model varsayımlarının irdelenmesi (artık analizi), değişen varyanslılık durumunun incelenmesi, normal olasılık grafiği Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
11 Aykırı gözlemlerin ve etkili gözlemlerin tanıtılması ve en küçük kareler tahmin ediciler üzerindeki etkilerinin incelenmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
12 Çoklu regresyon modelinin oluşturulması, matris gösterimi ve regresyon parametrelerinin tahmin edilmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
13 Regresyon parametrelerinin en küçük kareler tahmin edicilerinin dağılımsal özelliklerinin incelenmesi ve hata varyansının tahmin edilmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
14 Çoklu regresyonda ANOVA tablosunun oluşturulması ve regresyon parametreleri hakkında hipotez testleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
15 Çoklu regresyonda ANOVA tablosunun oluşturulması ve regresyon parametreleri hakkında hipotez testleri üzerine uygulama Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
16 Çoklu regresyonda etkili gözlemlerin belirlenmesi Kaynak okuma Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi 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 3 42
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 1 6 6
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 12 12
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 18 18
Toplam İş Yükü (Saat) 120
Toplam İş Yükü / 25 (s) 4,80
AKTS 5 AKTS

Güncelleme Zamanı: 12.06.2024 11:48