Genel Bilgi
Kod | EKMZ202 |
Ad | Regresyon Analizi |
Dönem | 2023-2024 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 |
Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. GÜLSEN KIRAL |
Dersin Öğretim Elemanı |
Arş.Gör.Dr. Çiğdem KOŞAR TAŞ
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
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 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 yapma/yorumlama becerisine sahiptir | 4 |
PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Veri toplar/analiz eder | 4 |
PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Model ile analiz edilen sonuçları yorumlar | 5 |
PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan elde ettiği bilgileri birleştirir | 3 |
PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Geleneksel yaklaşım, uygulama ve yöntemleri gerekli gördüğü durumlarda yeni çalışma yöntemlerine geliştirir | 2 |
PÖÇ11 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak liderlik yapar | 3 |
PÖÇ12 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda kendini sürekli geliştirir | |
PÖÇ13 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yeniler | 3 |
PÖÇ14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket programı kullanır | 5 |
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, 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 | Öğretim Yöntemleri: 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 | 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, 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 | 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, 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 | Öğretim Yöntemleri: 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 | 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, 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 | 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 |
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 |