Ders Öğretim Planı
| Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
| BİS719 | Regresyonda Kalıntı Analizleri | 927001 | 1 | 2 | 6 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Amacı
Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin yeterliliğinin belirlenmesi, kalıntıların elde edilmesi, kalıntı grafiklerinin çizimi, çoklu bağlantı sorunu hakkında bilgi sahibi olması
Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
- Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerini elde edebilir
- Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin yeterliliğini inceler
- Regresyon analizi sonrası kalıntıları elde eder
- Elde edilen kalıntıları değerlendirebilir
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
Yok
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. Daniel, Wayne W. Biostatistics 9th Edition, New York: John Wiley&Sons, 2009.
2. Montgomery D.C., Peck E.A., Vining G. G. Introduction to Linear Regression Analysis. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012.
3. Kleinbaum D. G., Kupper L. L., Nizam A., Muller K. E. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods. 4th Edition, Thomson, New York, 2008.
4. Chatterjee S. and Hadi A. S. Regression Analysis by Example. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012.
5. Alpar R. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara, 2013.
2. Montgomery D.C., Peck E.A., Vining G. G. Introduction to Linear Regression Analysis. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012.
3. Kleinbaum D. G., Kupper L. L., Nizam A., Muller K. E. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods. 4th Edition, Thomson, New York, 2008.
4. Chatterjee S. and Hadi A. S. Regression Analysis by Example. 5th Edition, John Wiley-Sons, Inc. Publications, New Jersey, 2012.
5. Alpar R. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara, 2013.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Dersin Sunulduğu Dil
Staj Durumu
Yok
Dersin İçeriği
Basit doğrusal regresyon, Çoklu doğrusal regresyon, Modellerin yeterlik ölçüleri, Kalıntı türleri, Kalıntıların incelenmesi, Kalıntı grafiklerinin elde edilmesi
Haftalık Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuar |
| 1. | Basit doğrusal regresyon | ||
| 2. | Çoklu doğrusal regresyon | ||
| 3. | Regresyon analizine matris yaklaşımı | ||
| 4. | Projeksiyon Matrisi | ||
| 5. | Regresyon modellerinin yeterliği ile ilgili ölçüler | ||
| 6. | Aykırı gözlemlerin incelenmesi | ||
| 7. | Kalıntıların elde edilmesi, Ham artıklar | ||
| 8. | Standartlaştırılmış kalıntı, Student türü kalıntı | ||
| 9. | Silinmiş kalıntılar, Student türü silinmiş kalıntılar | ||
| 10. | Kalıntıların test edilmesi | ||
| 11. | Kalıntı grafiklerinin çizimi | ||
| 12. | Kalıntıların normalliği ve özilişki sorunu. | ||
| 13. | Özilişki (otokorelasyon) sorununun giderilmesi | ||
| 14. | Uygulama |
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | 30 |
| Derse Katılım | 14 | 30 |
| Uygulama/Pratik | 14 | 10 |
| Tartışma | 6 | 10 |
| Soru-Yanıt | 6 | 10 |
| Ev Ödevi | 2 | 10 |
| Toplam | 730 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Katkı (%) |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
| Toplam | 100 | |
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Adet | Süresi(saat) | Toplam İş Yükü(saat) |
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama/Pratik | 14 | 3 | 42 |
| Tartışma | 6 | 5 | 30 |
| Soru-Yanıt | 6 | 4 | 24 |
| Ev Ödevi | 2 | 3 | 6 |
| Toplam | 150 | ||