ISB570 Theory of Estimation - II

6 ECTS - 3-0 Duration (T+A)- . Semester- 3 National Credit

Information

Code ISB570
Name Theory of Estimation - II
Term 2024-2025 Academic Year
Semester . Semester
Duration (T+A) 3-0 (T-A) (17 Week)
ECTS 6 ECTS
National Credit 3 National Credit
Teaching Language Türkçe
Level Doktora Dersi
Type Normal
Mode of study Yüz Yüze Öğretim
Catalog Information Coordinator Prof. Dr. SELAHATTİN KAÇIRANLAR


Course Goal / Objective

The objective of this course is to learn Alternative Estimation Methods in Regression

Course Content

Estimation of the error variance, Non-scalar covariance matrix , Optimal prediction, Comparison of predictors, Prediction and model choice, Generalized linear models(GLM), GLM for binary response, The special case of binary response, Simultaneous equation model, Estimation of structural systems, Simultaneous equation techniques using prior information, Related topics in parametric estimation

Course Precondition

no

Resources

Linear Models Jurgen Gross Springer Verlag 2004

Notes

Estimation in Linear Models T.O. Lewis, P.L. Odell Prentice Hall 1971


Course Learning Outcomes

Order Course Learning Outcomes
LO01 To learn estimation of the error variance
LO02 To do estimation under different covariance matrix
LO03 To learn optimal prediction
LO04 To learn generalized linear models
LO05 To learn GLM for binary response
LO06 To learn estimation of structural systems
LO07 To learns simultaneous equation techniques using prior information
LO08 To explain related topics in parametric estimation


Relation with Program Learning Outcome

Order Type Program Learning Outcomes Level
PLO01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Develops new methods and strategies in modeling statistical problems and generating problem-specific solutions. 4
PLO02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Can do detailed research on a specific subject in the field of statistics. 2
PLO03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Have a good command of statistical theory to contribute to the statistical literature. 2
PLO04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Can use the knowledge gained in the field of statistics in interdisciplinary studies. 2
PLO05 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Can organize projects and events in the field of statistics. 2
PLO06 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Can perform the stages of creating a project, executing it and reporting the results. 3
PLO07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Have the ability of scientific analysis.
PLO08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Can produce scientific publications in the field of statistics. 2
PLO09 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Have analytical thinking skills.
PLO10 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Can follow professional innovations and developments both at national and international level. 3
PLO11 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Can follow statistical literature. 2
PLO12 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Can improve his/her foreign language knowledge at the level of making publications and presentations in a foreign language.
PLO13 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Can use information technologies at an advanced level.
PLO14 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Have the ability to work individually and make independent decisions.
PLO15 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Have the qualities necessary for teamwork.
PLO16 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Have a sense of professional and ethical responsibility. 2
PLO17 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Acts in accordance with scientific ethical rules. 2


Week Plan

Week Topic Preparation Methods
1 Estimation of the error variance Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
2 Non-scalar covariance matrix Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
3 Optimal prediction Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
4 Comparison of predictors Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
5 Prediction and model choice Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
6 Generalized linear models(GLM) Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
7 GLM for binary response Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
8 Mid-Term Exam Review the topics discussed in the lecture notes and sources Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav, Ödev
9 The special case of binary response Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
10 Simultaneous equation model I Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
11 Simultaneous equation model II Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
12 Estimation of structural systems Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
13 Simultaneous equation techniques using prior information Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
14 Related topics in parametric estimation I Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
15 Related topics in parametric estimation II Source reading Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
16 Term Exams Review the topics discussed in the lecture notes and sources Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav, Ödev
17 Term Exams Review the topics discussed in the lecture notes and sources Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav, Ödev


Student Workload - ECTS

Works Number Time (Hour) Workload (Hour)
Course Related Works
Class Time (Exam weeks are excluded) 14 3 42
Out of Class Study (Preliminary Work, Practice) 14 5 70
Assesment Related Works
Homeworks, Projects, Others 0 0 0
Mid-term Exams (Written, Oral, etc.) 1 15 15
Final Exam 1 30 30
Total Workload (Hour) 157
Total Workload / 25 (h) 6,28
ECTS 6 ECTS

Update Time: 09.05.2024 02:16