DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Regresyon Analizi ISB   321 5 3 3 5

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. Mahmude Revan ÖZKALE
Dersi Verenler
Prof.Dr.MAHMUDE REVAN ÖZKALE1. Öğretim Grup:A
Prof.Dr.MAHMUDE REVAN ÖZKALE2. Öğretim Grup:A
 
Dersin Yardımcıları
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 kazandırılması.
Dersin İçeriği
Basit doğrusal regresyon modelde parametre tahmini ve hipotez testleri. Sapan değer ve etkili gözlemlerin belirlenmesi.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Regresyon modelinin oluşturulmasını kavrar
2) Model parametrelerinin tahminini kavrar
3) Parametreler hakkında güven aralıkları ve hipotez testlerini uygular
4) ANOVA tablosunu kullanır
5) Verileri inceleyerek en uygun modelin elde edilmesini kavrar
6) Model varsayımlarını kontrol eder
7) Çoklu regresyonda ANOVA tablosunu oluşturur
8) İstatistiksel paket program kullanarak regresyon analizi yapar
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar
2
Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir
3
İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar
4
Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir
5
İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır
6
Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır
7
Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama
8
İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular
9
İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar
10
İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir
11
Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur
12
İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar
13
İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder
14
İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur
15
İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar
16
Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur
17
Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir
18
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Koşullu beklenen değer, regresyon kavramı ve model oluşturma Kaynak okuma Anlatım
2 Basit doğrusal regresyon modelinin oluşturulması ve parametrelerin en küçük kareler tahmin edicilerinin bulunması, merkezileştirilmiş model Kaynak okuma Anlatım
3 Parametrelerin en küçük kareler tahmin edicilerinin özellikleri Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
4 Hata varyansının tahmin edilmesi ve uydurulmuş regresyon doğrusunun özelliklerinin incelenmesi Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
5 Regresyon parametrelerinin ve hata varyansının en çok olabilirlik yöntemiyle tahmin edilmesi Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
6 Parametreler hakkında hipotez testleri, regresyonun önemliliğinin test edilmesi Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
7 ANOVA tablosunun hazırlanması ve nasıl kullanılacağının açıklanması, çoklu belirleyicilik katsayısının incelenmesi Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
8 Ara Sınav Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı Sınav
9 Parametreler hakkında aralık tahmini, ortalama yanıtın aralık tahmini, yeni gözlemlerin tahmin edilmesi Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
10 Originden geçen regresyon doğruları, model varsayımlarının irdelenmesi (artık analizi), değişen varyanslılık durumunun incelenmesi, normal olasılık grafiği Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
11 Aykırı gözlemlerin ve etkili gözlemlerin tanıtılması ve en küçük kareler tahmin ediciler üzerindeki etkilerinin incelenmesi Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
12 Çoklu regresyon modelinin oluşturulması, matris gösterimi ve regresyon parametrelerinin tahmin edilmesi Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
13 Regresyon parametrelerinin en küçük kareler tahmin edicilerinin dağılımsal özelliklerinin incelenmesi ve hata varyansının tahmin edilmesi Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
14 Çoklu regresyonda ANOVA tablosunun oluşturulması ve regresyon parametreleri hakkında hipotez testleri Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
15 Çoklu regresyonda etkili gözlemlerin belirlenmesi Kaynak okuma Anlatım
Problem Çözme
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar
Montgomery, D. C., Peck, E. A., Vining, G. G. (2001), Introduction to Linear Regression Analysis, 3rd edition, John Wiely & Sons Inc.