Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
EIST626 Alternative Regression Techniques 927003 1 2 7.5

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 notları1. Intoduction to Linear Regression Analysis, Montgomery and Peck2. Applied regression Analysis, Draper and Smith3. Uygulamalı Regresyon Analizi, Dursun Aydın,2014

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

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 1 100 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
5 Derse Katılım 13 2 26
6 Uygulama/Pratik 10 3 30
8 Rehberli Problem Çözümü 8 4 32
9 Problem Çözümü 8 4 32
20 Rapor Hazırlama 6 3 18
29 Bireysel Çalışma 10 2 20
31 Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma 8 2 16
32 Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 3 2 6
33 Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 4 2 8

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Regresyon Analizine giriş
2 Basit Doğrusal Regresyon, basit doğrusal regresyon modeli, model parametrelerinin en küçük kareler tahmini.
3 En küçük kareler tahminlerinin ve regresyon modeli tahmininin özellikleri
4 Hata varyansının tahmini, Eğim ve kesişim parametrelerine ilişkin hipotez testleri, basit doğrusal regresyonda aralık tahminleri
5 Parametrelere ilişkin güven aralıkları, ortalamaya ilişkin güven aralığı, determinasyon katsayısı, çoklu korelasyon katsayısı
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 1538800 Regresyon çözümlemesinin tanımını ve hangi alanlarda kullanıldığını bilir.
2 1538801 Regresyon çözümlemesi sonuçlarını iyi yorumlar.
3 1538802 Regresyon çözümlemesi varsayımlarını iyi bilir ve artıklar üzerinden model kontrol aşamasını iyi uygular.
4 1538803 Regresyon çözümlemesinin SPSS ve MINITAB gibi evrensel paket programlarındaki uygulamasını iyi yapar.
5 1538804 Değişkenler arasındaki sebep sonuç ilişkisini iyi yorumlar.

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 78240 Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir.
2 78241 Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanır.
3 78242 Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve istatistik metotları kullanarak analiz eder ve yorumlar.
4 78243 Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanır.
5 78244 Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütür.
6 78245 Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir.
7 78246 Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.
8 78247 Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetler ve bu değerleri öğretir.
9 78248 Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
10 78249 Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlar ve yeni bilgiler oluşturur.
11 78250 Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi teşhis eder.
12 78251 Alanının gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, alanının uygulamalarına etkileri açısından değerlendirir.
13 78252 Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarır.
14 78253 Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapar.
15 78254 Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümler.

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 4 2 2 3 2 2 1 1 3 1 3 1
2 3 2 1 1 2 1 2 3 4 3 3 5 3 2 5
3 3 3 3 5 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4
4 3 3 4 3 4 3 4 3 4 1 3 2 3 2 3
5 1 3 2 2 1 2 3 5 3 3 4 2 4 3
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek