TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ |
| EKONOMETRİ PR. | |
| Kod | EKMZ202 |
| Ad | Regresyon Analizi |
| Dönem | 2025-2026 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 | Türkçe |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Etiket | Z Zorunlu |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. GÜLSEN KIRAL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. Bir önceki dönem grupları ve öğretim elemanları gösterilmektedir.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu derste, regresyon analizlerinde kullanılan istatistiksel yöntemlerin teorik ve ampirik açıdan iyi anlaşılması amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği
Dersin içeriğinde, istatistik, veri, kitle, örneklem, parametre, tahmin ve tahmin edici kavramları; nicel ve nitel veri; normal olasılık dağılımı; örnekleme dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi; basit ve çoklu doğrusal regresyon modelleri; modelin parametre tahmini için En Küçük Kareler Yöntemi; doğrusal regresyon modelinin varsayımları; hataların ve parametre tahminlerinin varyans tahmini; korelasyon ve determinasyon katsayıları; modelin geçerliliğinin sınanması; varyans analizi; model kurulması ve değişken seçme yöntemlerine yer verilmektedir.
Dersin Ön Koşulu
Ön koşul bulunmamaktadır.
Kaynaklar
Reha Alpar 2003. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş 1.
Notlar
1-Rawlings, John O.(1988). Applied Regression Analysis: A Research Tool, Wadsworth and Brooks. 2-Miller, I. and M. Miller (2004). Mathematical Statistics with Applications, Pearson Education.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | İstatistik, veri, kitle, örneklem, parametre, tahmin, tahmin edici kavramları kavramlarını tanımlar. |
| ÖÇ02 | Nicel ve nitel veri arasındaki farkı ayırt eder. |
| ÖÇ03 | Doğrusal regresyon modelinin tahmininde En Küçük Kareler Yöntemini açıklar. |
| ÖÇ04 | Veriler için en uygun modeli tahmin eder. |
| ÖÇ05 | Tahmin edilen modelin geçerliliğini örneklendirir. |
| ÖÇ06 | Varyans analizini yapar. |
| ÖÇ07 | Model varsayımlarını açıklar. |
| ÖÇ08 | Model parametreleri için hipotez testleri yorumlar. |
| ÖÇ09 | Model parametreleri için güven aralıklarını tanımlar. |
| ÖÇ10 | Öğrenilen temel kavramların bilgisayar uygulamalarını yapar. |
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 | 1 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller | 3 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapar/yorumlar | 4 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Güvenilir veri kaynaklarından amaca uygun veri toplar/analiz eder | 4 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Model ile analiz edilen sonuçları yorumlar | 5 |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Araştırma yaptığı alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan elde ettiği bilgileri birleştirir | 3 |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Geleneksel yaklaşım, uygulama ve yöntemleri gerekli gördüğü durumlarda yeni bir çalışmaya uyarlar | 2 |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket programı kullanır | 5 |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak liderlik yapar | 3 |
| PÖÇ13 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda kendini sürekli geliştirir | |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yeniler | 3 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Türkçeyi ve en az bir yabancı dili akademik yaşamın ve iş yaşamının gereklerine uygun biçimde kullanır | |
| 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 | 1 |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Güncel iktisadi ve sosyal konulara ilişkin verileri yorumlar | |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri uygular | 4 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Bölüm 1: Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi: İstatistik, veri, kitle, örneklem, parametre, tahmin, tahmin edici kavramları | Kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 2 | Bölüm 1: Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi: Nicel ve Nitel veri; Normal olasılık dağılımı; Örnekleme dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi | 1. konu ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 3 | Korelasyon katsayısı ve güven aralığı; Belirleyicilik katsayısı; Anlamlılık testleri; Tahminlere yönelik olarak modellerin kullanılması | ilk iki konu ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 4 | Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: En küçük kareler yöntemi, modelin varsayımları | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 5 | Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: Varyans için bir tahmin edici, eğim ile ilgili çıkarımlar | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 6 | Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: korelasyon katsayısı, determinasyon katsayısı, modelin tahmin ve kestirim için kullanımı | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 7 | Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: Ortalamadan sapmalar ile regresyon tahmini | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınav | Ara sınav için hazırlık | 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 | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Hata varyansının tahmini, parametreler ile ilgili çıkarımlar | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Çoklu determinasyon katsayısı, varyans analizi, F testi | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 12 | Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Daha karmaşık çoklu regresyon modelleri | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Modelin tahmin ve kestirim için kullanılması, model seçimi için bir test. | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 14 | Bölüm 5: Model Kurma | Önceki konular ile ilgili genel tekrar ve yeni konumuz ile ilgili kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 15 | Bölüm 6: Değişkenleri belirleme yöntemleri-Yarıyıl Sonu Sınavları | tüm konular tekrar edilecek | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Final sınavı için hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Final sınavı için hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
Güncel dönem payları henüz belirlenmemiştir. Bir önceki dönem payları gösterilmektedir.
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 100 | 40 |
| Genel Değerlendirme | ||
| Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam | 100 | 40 |
| 1. Yıl Sonu Sınavı | - | 60 |
| Genel Toplam | - | 100 |
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 | ||