DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Regresyon Teorisi IEM   729 1 3 3 6

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Yüksek Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Gülsen KIRAL
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Bu derste matrislere ve doğrusal modellere bağlı olarak Genel Regresyon Kuramı çerçevesinde araştırma problemleri için ileri regresyon yöntemlerinin anlatılması amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği
Bu derste, çoklu lineer regresyon, polinom regresyon, temel bileşenler regresyonu, logistik regresyon, probit ve tobit regresyon konuları işlenmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Değişkenler arası ilişkileri ortaya koyar.
2) Değişkenler arası ilişkilere dayanarak model kurma becerisi kazanır.
3) Modeli analiz eder.
4) Kurulan modellerden hareketle tahminde bulunur.
5) Regresyonun teorik alt yapısını kavrar.
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında güncel kavramları açıklar
X
2
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında sahip olduğu bilgiler arasındaki ilişkileri açıklar
X
3
Alanında sahip olduğu bilgilerin İktisat, İşletme ve diğer sosyal bilimlere nasıl uygulanacağını açıklar
X
4
Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller
X
5
Modeli tahmin etmek için en uygun yöntemi uygulayıp sonuçlarını yorumlar
X
6
Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapar, kıyaslar, değerlendirir ve yorumlar
X
7
Amaca uygun bir şekilde veriyi tanımlar, toplar, düzenler ve analiz eder
X
8
Bir problemi çözmek üzere Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bilgileri kullanarak bireysel çalışma yapar
X
9
Ekip içinde sorumluluk alır, liderlik yapar ve etkin biçimde çalışır
X
10
Bir örgüt/kurum için vizyon, amaç ve hedef belirlemek amacıyla alanında öğrendiği bilgileri kullanır
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
Analiz sonuçlarını uygun şekilde sunar; bulgularını Türkçe veya yabancı bir dilde yüksek lisans tezine ya da mesleki bir rapora dönüştürür
X
14
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket program kullanır veya yeni bir bilgisayar kodu yazar
X
15
İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde anlar ve yorumlar; kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder
X
16
Karşılaştığı problemleri çözmek üzere yeni yaklaşım ve yöntemler arar
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
19
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması yöntemlerini kullanarak kurumların ihtiyaç duyduğu çözüm önerilerini getirir
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Regresyon analizine giriş; Regresyon analizinin tanımı ve amaçları; Regresyon analizinde veri türleri Regresyon ve Korelasyon Analizi kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
2 Basit Doğrusal Regresyon; Regresyon katsayılarının EKKY (En Küçük Kareler Yöntemi) ile tahmini kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
3 Regresyon modelinin ve katsayıların standart hatası, anlamlılık testleri ve güven aralıkları Varyans analizi kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
4 Korelasyon katsayısı, belirlilik katsayısı ve bunların anlamlılık testleri kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
5 Çoklu Regresyon; Çoklu regresyon modelinin varsayımları Hataların normal dağılımı kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
6 Katsayıların geçerlilik ve güvenilirliklerinin araştırılması, esneklik katsayıları,Çoklu determinasyon katsayısı kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
7 Regresyon modelinin geçerliliği için Varyans analizi,Doğrusal olmayan basit ve çoklu regresyon modelleri Otokorelasyon kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
8 Ara Sınav kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Yazılı Sınav
9 Rassal hata terimi (artıklar- kalıntılar) ile ilgili varsayımlar, hata teriminin normalliği varsayımının incelenmesi kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
10 Otokorelasyon probleminin tespiti ve çözüm yolları Çoklu doğrusal bağlantı problemi kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
11 Sabit Varyans varsayımı (Homoskedasite), değişken varyans (Heterodskedasite) halinin ortaya çıkardığı sorunlar ve çözüm yolları Sabit varyans kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
12 Çoklu Doğrusal Bağlantı problemi ve çözüm yolları kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
13 Çoklu doğrusal regresyon modellerinde modele dahil edilecek değişkenlerin seçiminde alternatif yöntemler Kukla değişkenli modeller kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
14 Regresyon modellerinin çözümünde paket program uygulamaları Bağımlı kukla değişkenli modeller kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Anlatım
15 Ödev sunumu kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun Soru-Cevap
Ödev
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar