Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Ders KoduDers AdıDers TürüYılYarıyılAKTS
İST355 Regresyon Çözümlemesi 927006 3 5 6
Dersin Seviyesi
Lisans
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
Öğrenme Çıktıları
  1. Regresyon çözümlemesinin tanımını ve hangi alanlarda kullanıldığını bilir.
  2. Regresyon çözümlemesi sonuçlarını iyi yorumlar.
  3. Regresyon çözümlemesi varsayımlarını iyi bilir ve artıklar üzerinden model kontrol aşamasını iyi uygular.
  4. Regresyon çözümlemesinin SPSS ve MINITAB gibi evrensel paket programlarındaki uygulamasını iyi yapar.
  5. Değişkenler arasındaki sebep sonuç ilişkisini iyi yorumlar.
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
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
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
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.
Haftalık Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuar
1.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.
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Ara Sınav1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) Sonu EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Final Sınavı1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri60
Toplam100
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerAdetSüresi(saat)Toplam İş Yükü(saat)
Ara Sınav122
Final Sınavı133
Derse Katılım13452
Uygulama/Pratik8324
Problem Çözümü10110
Soru-Yanıt515
Bireysel Çalışma9218
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma5315
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma5315
Ev Ödevi236
Toplam150