TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | ECMZ202 |
| Ad | Regression Analysis |
| Dönem | 2024-2025 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 | İngilizce |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi FELA ÖZBEY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. Bir önceki dönem grupları ve öğretim elemanları gösterilmektedir. |
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
Yok
Kaynaklar
William Mendenhan, Terry Sincich (2003), A Second Course in Statistics: Regression Analysis, Pearson Ecucation Inc., ISBN: 0-13-122810-2
Notlar
Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining(2012) Introduction to Linear Regression Analysis, Fifth Edition, ISBN: 978-0470542811
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Nicel ve nitel veri arasındaki farkı görür. |
| ÖÇ02 | Doğrusal regresyon modelinin tahmininde En Küçük Kareler Yöntemini uygular. |
| ÖÇ03 | Veriler için en uygun modeli seçer. |
| ÖÇ04 | Tahmin edilen modelin geçerliliğini sınar. |
| ÖÇ05 | Varyans analizini yapar. |
| ÖÇ06 | Tahmin edilen parametrelerin istatistiksel anlamlılığını sınar. |
| ÖÇ07 | Klasik doğrusal regresyon modelinin varsayımlarını sıralar. |
| ÖÇ08 | Basit doğrusal regresyon modelini En Küçük Kareler Yöntemi ile tahmin eder. |
| ÖÇ09 | Çoklu doğrusal regresyon modelini En Küçük Kareler Yöntemi ile tahmin eder. |
| ÖÇ10 | Determinasyon katsayısını hesaplar. |
| ÖÇ11 | Hata kareleri toplamını hesaplar. |
| ÖÇ12 | Toplam kareler toplamını hesaplar. |
| ÖÇ13 | Regresyonun kareleri toplamını hesaplar. |
| ÖÇ14 | Model parametreleri için aralık tahmini yapar. |
| ÖÇ15 | Kestirim için güven aralığını hesaplar. |
| ÖÇ16 | Tahmin için güven aralığını hesaplar. |
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 | 3 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller | 5 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapma/yorumlama becerisine sahiptir | 5 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Veri toplar/analiz eder | 5 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Model ile analiz edilen sonuçları yorumlar | 5 |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan elde ettiği bilgileri birleştirir | |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Geleneksel yaklaşım, uygulama ve yöntemleri gerekli gördüğü durumlarda yeni çalışma yöntemlerine geliştirir | 3 |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak liderlik yapar | |
| 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 izler/kendini sürekli yeniler | 2 |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket programı kullanır | |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Türkçeyi ve en az bir yabancı dili akademik yaşamın ve iş yaşamının gereklerine uygun biçimde kullanır | 4 |
| 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 | |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Güncel iktisadi ve sosyal konulara ilişkin verileri yorumlar | 3 |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri uygular |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Bölüm 1: Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi: İstatistik, veri, kitle, örneklem, parametre, tahmin, tahmin edici kavramları | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 2 | Bölüm 1: Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi: Nicel ve Nitel veri; Normal olasılık dağılımı; Örnekleme dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 3 | Bölüm 2: Regresyon Analizine Giriş: Modelin kurulması, Regresyon analizine genel bir bakış | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 4 | Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: En küçük kareler yöntemi, modelin varsayımları | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 5 | Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: Varyans için bir tahmin edici, eğim ile ilgili çıkarımlar | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 6 | Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: korelasyon katsayısı, determinasyon katsayısı, modelin tahmin ve kestirim için kullanımı. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 7 | Bölüm 3: Basit Doğrusal Regresyon Modeli: Ortalamadan sapmalar ile regresyon tahmini | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 8 | Ara Sınav | 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 | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 10 | Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Hata varyansının tahmini, parametreler ile ilgili çıkarımlar | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 11 | Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Çoklu determinasyon katsayısı, varyans analizi, F testi | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 12 | Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Daha karmaşık çoklu regresyon modelleri | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 13 | Bölüm 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli: Modelin tahmin ve kestirim için kullanılması, model seçimi için bir test. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 14 | Bölüm 5: Model Kurma | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 15 | Bölüm 6: Değişkenleri belirleme yöntemleri | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
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 | ||