TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ |
| İSTATİSTİK PR. | |
| Kod | ISB321 |
| Ad | Regresyon Analizi |
| Dönem | 2020-2021 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 |
| Etiket | Z Zorunlu |
| Öğretim Şekli | Uzaktan Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
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 Ön Koşulu
Kaynaklar
Notlar
Montgomery, D. C., Peck, E. A., Vining, G. G. (2001), Introduction to Linear Regression Analysis, 3rd edition, John Wiely & Sons Inc.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Regresyon modelinin oluşturulmasını kavrar |
| ÖÇ02 | Model parametrelerinin tahminini kavrar |
| ÖÇ03 | Parametreler hakkında güven aralıkları ve hipotez testlerini uygular |
| ÖÇ04 | ANOVA tablosunu kullanır |
| ÖÇ05 | Verileri inceleyerek en uygun modelin elde edilmesini kavrar |
| 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 | - | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar | 4 |
| PÖÇ02 | - | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir | 5 |
| PÖÇ03 | - | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar | 0 |
| PÖÇ04 | - | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir | 5 |
| PÖÇ05 | - | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır | 5 |
| PÖÇ06 | - | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır | 4 |
| PÖÇ07 | - | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama | 5 |
| PÖÇ08 | - | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular | 5 |
| PÖÇ09 | - | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar | 4 |
| PÖÇ10 | - | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir | 4 |
| PÖÇ11 | - | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur | 0 |
| PÖÇ12 | - | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar | 5 |
| PÖÇ13 | - | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder | 5 |
| PÖÇ14 | - | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur | 3 |
| PÖÇ15 | - | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar | 3 |
| PÖÇ16 | - | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur | 0 |
| PÖÇ17 | - | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir | 0 |
| PÖÇ18 | - | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. | 5 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Koşullu beklenen değer, regresyon kavramı ve model oluşturma | Kaynak okuma | |
| 2 | Basit doğrusal regresyon modelinin oluşturulması ve parametrelerin en küçük kareler tahmin edicilerinin bulunması, merkezileştirilmiş model | Kaynak okuma | |
| 3 | Parametrelerin en küçük kareler tahmin edicilerinin özellikleri | Kaynak okuma | |
| 4 | Hata varyansının tahmin edilmesi ve uydurulmuş regresyon doğrusunun özelliklerinin incelenmesi | Kaynak okuma | |
| 5 | Regresyon parametrelerinin ve hata varyansının en çok olabilirlik yöntemiyle tahmin edilmesi | Kaynak okuma | |
| 6 | Parametreler hakkında hipotez testleri, regresyonun önemliliğinin test edilmesi | Kaynak okuma | |
| 7 | ANOVA tablosunun hazırlanması ve nasıl kullanılacağının açıklanması, çoklu belirleyicilik katsayısının incelenmesi | Kaynak okuma | |
| 8 | Ara Sınav | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | |
| 9 | Parametreler hakkında aralık tahmini, ortalama yanıtın aralık tahmini, yeni gözlemlerin tahmin edilmesi | Kaynak okuma | |
| 10 | Originden geçen regresyon doğruları, model varsayımlarının irdelenmesi (artık analizi), değişen varyanslılık durumunun incelenmesi, normal olasılık grafiği | Kaynak okuma | |
| 11 | Aykırı gözlemlerin ve etkili gözlemlerin tanıtılması ve en küçük kareler tahmin ediciler üzerindeki etkilerinin incelenmesi | Kaynak okuma | |
| 12 | Çoklu regresyon modelinin oluşturulması, matris gösterimi ve regresyon parametrelerinin tahmin edilmesi | Kaynak okuma | |
| 13 | Regresyon parametrelerinin en küçük kareler tahmin edicilerinin dağılımsal özelliklerinin incelenmesi ve hata varyansının tahmin edilmesi | Kaynak okuma | |
| 14 | Çoklu regresyonda ANOVA tablosunun oluşturulması ve regresyon parametreleri hakkında hipotez testleri | Kaynak okuma | |
| 15 | Çoklu regresyonda etkili gözlemlerin belirlenmesi | Kaynak okuma | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 80 | 32 |
| 1. Ödev | 10 | 4 |
| 2. Ödev | 10 | 4 |
| 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 | 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 | ||