Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
İST355 Regresyon Çözümlemesi 927001 3 5 6

Dersin Amacı

Regresyon analizi çok değişkenli veri analizleri için en yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel tekniktir. Dersin amacı çok çeşitli disiplinlerde uygulama imkanı bulan bu tekniğin teorik alt yapısını ve uygulamasını öğrenciye tanıtmaktır.

Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Prof.Dr.Vedide Rezan Uslu

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Öğretim üyesinin çeşitli kaynaklardan derlediği ders notları 1. Intoduction to Linear Regression Analysis, Montgomery and Peck 2. Applied regression Analysis, Draper and Smith 3. Uygulamalı Regresyon Analizi, Dursun Aydın,2014

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Regresyon analizindeki temel tanımlar ve kavramlar, basit doğrusal regresyon modeli, model parametrelerinin tahmin edilmesi, en küçük kareler yöntemi, model varsayımları, hipotez testleri ve güven aralıkları, model uyum iyiliği ölçüsü, en küçük kareler tahmin edicilerinin özellikleri, çoklu regresyon, kısmi regresyon katsayıları ve kısmi korelasyonlar.

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 40
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 60
1 Ara Sınav 1 70 1
54 Ev Ödevi 1 30 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 2 2
2 Final Sınavı 1 3 3
5 Derse Katılım 13 4 52
6 Uygulama/Pratik 8 3 24
9 Problem Çözümü 10 1 10
11 Soru-Yanıt 5 1 5
29 Bireysel Çalışma 9 2 18
32 Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 5 3 15
33 Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 5 3 15
54 Ev Ödevi 2 3 6

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Giriş 1.Hafta.pdf
2 Basit Doğrusal Regresyon, basit doğrusal regresyon modeli, model parametrelerinin en küçük kareler tahmini. 2.Hafta.pdf
3 En küçük kareler tahmin edicilerinin ve tahmin edilen regresyon modelinin özellikleri 3.Hafta.pdf
4 Hata varyansının tahmini, Model parametreleri olan kesişim, eğim ve hata varyansına ilişkin güven aralıkları, ortalamaya ilişkin aralık tahmini 4.Hafta.pdf
5 Uyum iyiliği ölçüsü, Parametrelere ilişkin hipotez testleri,
6 Çoklu regresyon modeli, Model varsayımlarının grafiksel yorumu
7 Çoklu regresyon model parametrelerinin en küçük kareler tahmini
8 Ara sınav
9 Çoklu regresyonda hata varyansının tahmini
10 Çoklu regresyonda parametrelere ilişkin güven aralıkları
11 Hipotez testleri
12 Determinasyon katsayısı, çoklu korelasyon katsayısı, Korelasyon ve kısmi korelasyonlar
13 İlave kareler toplamları, kısmi F testleri
14 Artıklar
15
16

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1269625 Regresyon çözümlemesinin tanımını ve hangi alanlarda kullanıldığını bilir.
2 1269626 Regresyon çözümlemesi sonuçlarını iyi yorumlar.
3 1269627 Regresyon çözümlemesi varsayımlarını iyi bilir ve artıklar üzerinden model kontrol aşamasını iyi uygular.
4 1269628 Regresyon çözümlemesinin SPSS ve MINITAB gibi evrensel paket programlarındaki uygulamasını iyi yapar.
5 1269629 Değişkenler arasındaki sebep sonuç ilişkisini iyi yorumlar.

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 63602 İstatistik bilgilerini kullanabilme becerisi
2 63615 İstatistiksel olaylar için matematiksel modelleme yapabilme becerisi
3 63613 İstatistiksel veri toplama, düzenleme, analiz etme ve yorumlama becerisi
4 63614 Meslekte gelişmeye devam etme becerisi
5 63603 Analitik düşünme yeteneği kazandırma ve kullanma becerisi
6 63604 Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilme, yaygın ve kaynak taraması yapabilme becerisi
7 63605 Gerçek yaşamda karşılaşabileceği sorulara çözüm bulmada uygun istatistiksel modelleme yaklaşımını tespit etme ve uygulama becerisi
8 63606 Deney tasarlama, deney yapma, deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz etme ve yorumlama becerisi
9 63608 Ekonomi, bilgi teknolojileri ve sosyal bilimlerde temel bilgiye sahip olma becerisi
10 63607 Sözel ve yazılı olarak iş ahlakı içinde takım üyeleri ile ve müşterilerle etkin iletişim kurma becerisi
11 63609 Bireysel olarak ve disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
12 70076 Etkin iletişim kurabilme becerisi
13 63610 Mesleki ve etik sorumluluğa sahip olma yeteneği
14 63611 İstatistiksel problem çözmede bilgisayar programı yazabilme, paket program ve algoritmaları kullanabilme becerisi
15 63612 Genelde istatistiksel, kısmen matematiksel problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi

Ögrenme Çıktı Matrisi

Program Çıktısı
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Öğrenme Çıktısı
1 2 3 3 1 2 1 2 4 1 1 1 1 1 3 3
2 3 3 3 1 3 1 3 5 1 1 1 1 1 3 3
3 2 2 2 1 2 1 2 3 1 1 1 1 1 3 3
4 1 4 3 5 2 1 3 3 1 1 1 1 1 5 5
5 1 5 4 5 3 1 3 3 1 1 1 1 1 3 3
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek