ISB541 Regresyon Kuramı I

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod ISB541
Ad Regresyon Kuramı I
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl . Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Yüksek Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE


Dersin Amacı / Hedefi

Birden fazla açıklayıcı değişkene sahip regresyon modelleri için model oluşturulması ve model yeterlilik analizlerinin yapılması

Dersin İçeriği

Çoklu lineer regresyon modeli, model yetersizliğinin denetlenmesi, model yetersizliklerinin düzeltilmesi, kaldıraç ve etkin gözlemler için tanılama, polinom regresyon modeller

Dersin Ön Koşulu

yok

Kaynaklar

Montgomery, D. C., Peck, E. A., Vining, G. G. (2001), Introduction to Linear Regression Analysis, 3rd edition, John Wiely and Sons Inc.

Notlar

ders notları


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Çoklu doğrusal regresyon modeli kurmayı öğrenir
ÖÇ02 Model yeterliliğini kontrol eder
ÖÇ03 Model yetersizliklerini düzeltir ve dönüşümler yapar
ÖÇ04 Etkili ve leverage gözlemleri belirler
ÖÇ05 Polinom regresyoni bilir


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Olasılık ve İstatistik konularında derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptirler 3
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistik alanında doktora planları yapabilecek bilgilere sahiptirler. 4
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistikte kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. 4
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistikte kullanılan yöntemler hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. 5
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Matematik, Olasılık ve İstatistik konularında bilimsel araştırma yaparlar. 3
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel problemleri işaret eder, çözmek için yöntem geliştirir. 4
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel problemleri çözümlemede yenilikçi yöntemler uygular. 3
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Alanında karşılaştığı problemleri analitik modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular. 3
PÖÇ09 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgiye erişir ve bununla ilgili kaynak araştırması yapar. 4
PÖÇ10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. 5
PÖÇ11 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Sorumluluk alma özgüvenine sahiptir. 2
PÖÇ12 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu çalışmalarıyla gösterir. 5
PÖÇ13 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Kendini istatistikte ve ilgili alanlarda sürekli yeniler. 4
PÖÇ14 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Türkçe ve İngilizce sözlü ve yazılı iletişim kurar.
PÖÇ15 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. 4
PÖÇ16 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Verilerin toplanması, işlenmesi, kullanılması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. 3
PÖÇ17 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği İstatistik uygulamaları için gereken donanım ve yazılımları kullanır. 2


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Çoklu regresyon modelleri, regresyon katsayılarının en küçük kareler tahmini ve özellikleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
2 Hata varyansının tahmini, maksimum likelihood tahmin, çoklu berlileyicilik katsayısı, çoklu lineer regresyonda regresyonun önemliliğinin test edilmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
3 Her bir regresyon katsyısı üzerinde hipotez testi, genel lineer hipotezin test edilmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
4 Çoklu regresyonda güven aralıkları, yeni gözleminm ön tahmin Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
5 Gizli dış değer bulma, regresyon katsyılarının standartlaştırılması Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
6 Model yeterliliğinin test edilmesi, rezidü analizi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
7 Rezidüleri ölçeklendirmek için yöntemler, rezidü grafikleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
8 Ara Sınav Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Regresyon modelinin uyum eksikliği Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
10 Model yetersizliğini düzeltmek için ağırlıklandırma ve dönüşümler Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
11 Dönüşümü belirlemek için analitik metotlar Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
12 Genelleştirilmiş ve ağırlıklı en küçük kareler Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
13 Etkin ve leverage gözlemlerin belirlenmesi Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
14 Tek değişkneli polimon tipi modeller Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
15 İki veya daha fazla değişkenli polinom tipi modeller Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
16 Veri parçalama Kaynak okuma Ölçme Yöntemleri:
Performans Değerlendirmesi
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi 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

Güncelleme Zamanı: 09.05.2024 02:07