DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Regresyon Analizi EKMZ   202 4 3 3 6

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. Gülsen KIRAL
Dersi Verenler
Arş.Gör.ÇİLER SİGEZE GÜNEY1. Öğretim Grup:A
Dr. Öğr. ÜyesiFELA ÖZBEY2. Öğretim Grup:A
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
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 Öğrenme Kazanımları
1) 1.) İstatistik, veri, kitle, örneklem, parametre, tahmin, tahmin edici kavramları kavramlarını tanımlar.
2) 2.) Nicel ve nitel veri arasındaki farkı görür.
3) 3.) Doğrusal regresyon modelinin tahmininde En Küçük Kareler Yöntemini uygular.
4) 4.) Veriler için en uygun modeli seçer.
5) 5.) Tahmin edilen modelin geçerliliğini sınar.
6) 6.) Varyans analizini yapar.
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Ekonometri kavramlarını açıklar
X
2
Temel Matematik, İstatistik ve Yöneylem araştırması bilgilerini tanımlar
X
3
İktisadi alt yapıya sahip olup iktisadi modeller oluşturur
X
4
İşletme biliminin temel kavramlarını tanımlar
X
5
Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller
X
6
Modeli tutarlı tahmin eder ve sonuçlarını analiz edip yorumlar
X
7
Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapma, kıyaslama, değerlendirebilme ve yorumlama becerisine sahiptir
X
8
Veri toplar, düzenler ve analiz eder
X
9
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket programı kullanır
X
10
Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alır, liderlik yapar ve etkin biçimde çalışır
X
11
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler
X
12
Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanır, elde ettiği bilgileri sentezler ve etkin biçimde sunar
X
13
Türkçeyi ve en az bir yabancı dili akademik yaşamın ve iş yaşamının gereklerine uygun biçimde kullanır
X
14
İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde anlar ve yorumlar; kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder
X
15
Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir
X
16
Geleneksel yaklaşım, uygulama ve yöntemleri sorgular, gerekli gördüğü durumlarda yeni çalışma yöntemleri geliştirir ve uygular
X
17
Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri tanır ve uygular
X
18
Güncel konuları takip eder, iktisadi ve sosyal olaylara ilişkin verileri yorumlar
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Bölüm 1: Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi: İstatistik, veri, kitle, örneklem, parametre, tahmin, tahmin edici kavramları Kaynak kitaptan ilgili sayfalar okunup gelinecek 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 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 Anlatım
Soru-Cevap
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 Anlatım
Soru-Cevap
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 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 Anlatım
Soru-Cevap
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 Anlatım
Soru-Cevap
Alıştırma ve Uygulama
8 Ara Sınav Ara sınav için hazırlık 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 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 Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
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 Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
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 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 Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
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 Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
15 Bölüm 6: Değişkenleri belirleme yöntemleri-Yarıyıl Sonu Sınavları tüm konular tekrar edilecek Soru-Cevap
Alıştırma ve Uygulama
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Final sınavı için hazırlık Yazılı Sınav
Ödev

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar