| Ders Sorumluları
|
|
| Dersin Sunulduğu Dil |
Türkçe (Turkish) |
| Dersin Türü |
Zorunlu |
| Ön Koşul |
Doğrusal Cebir ve İstatistiksel Yöntemler I , II |
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
|
| Dersin Amacı |
Nedensel ilşkileri gözlemleyerek bağimlı değişkenin davranışını diğer bağımsız değişkenerle açıklayan modeller elde etmek ve yorumlamaktır |
| Dersin İçeriği |
Veriye model uydurma, en küçük kareler yöntemi ile parametre tahmini, model varsayımları, hipotez testleri , güven aralıkları, çoklu regresyon, çoklu bağlantı ve değişken seçme yöntemleri |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) |
1. Olaylar arasında nedensellik ilişkilerini betimleme
2. Bağımlı değişkeni bir veya bir çok bağımsız değişkenle açıklama kavramı
3. Doğrusal regresyon modelinin yorumlanması ve kullanımı
4. Doğrusal regresyon kurma süreci
5. Mevcut değişkenlerle en iyi regresyon modelini kurma
6. Günlük hayatta olaylarla ilgili değişkenler arasındaki nedensel ilşkileri gözlemleyebilme
7. Model aracılığı ile açıklanan değişken hakkında yorum ve öngörüde bulunma
|
| Dersin Veriliş Biçimi |
Örgün Öğretim |
| Dersin Gidişatı |
| Hafta |
Konular |
| 1. Hafta |
Temel Kavramlar ve Serpme Diyagramı |
| 2. Hafta |
Basit Doğrusal Regresyon Modeli ve En Küçük Kareler Yöntemi İle Parametre Tahmini |
| 3. Hafta |
Model Varsayımları, Kareler Toplamları, Belirleme Katsayısı |
| 4. Hafta |
Güven Aralıkları ve Anlamlılık Testleri |
| 5. Hafta |
Güven Aralıkları ve Anlamlılık Testleri |
| 6. Hafta |
Parametre Tahminleri ve Varyansların Matris İşlemleri İle Bulunması |
| 7. Hafta |
Çoklu Regresyon Modeli ve Parametre Tahmini |
| 8. Hafta |
Çoklu Korelasyon Katsayısı, Çoklu Regresyon Modelinde İstatistiksel Çıkarımlar |
| 9. Hafta |
Çoklu Regresyon Modelinde İstatistiksel Çıkarımlar |
| 10. Hafta |
Kısım Ve Kısmi Korelasyon, Dummy Değişken Kullanımı |
| 11. Hafta |
Ağırlıklı En Küçük Kareler Yöntemi, Artık Terimlerinin İncelenmesi |
| 12. Hafta |
Korelasyon Matrisi, Çoklu Bağlantı |
| 13. Hafta |
Değişken Seçme Yöntemleri |
| 14. Hafta |
Değişken Seçme Yöntemleri ve Otokorelasyon |
|
| Değerlendirme Ölçütleri |
| |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav (%) |
40 |
| Kısa Sınavlar (%) |
|
| Ödevler (%) |
|
| Uygulamalar (%) |
|
| Laboratuar (%) |
|
| Projeler/Alan Çalışması (%) |
|
| Seminerler/Çalışma Grupları (%) |
|
| Final (%) |
60 |
| Diğer (%) |
|
| Toplam(%) |
100 |
|
| Dersin Kitabı ve/veya Kaynaklar |
1. Draper, N. R. and Smith, H., 1996, Applied Regression Analysis, New York.
2. Ünver, Ö. ve Gamgam, H. 2008 Uygulamalı TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER, Seçkin Yayınevi, Ankara |
| Staj / Uygulama |
|
| Program Yeterlilikleri (PY) ve Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) İlişkisi |
| | PY 1 | PY 2 | PY 3 | PY 4 | PY 5 | PY 6 | PY 7 | PY 8 | PY 9 | PY 10 | PY 11 | PY 12 | PY 13 | ÖÇ1 | 4 | | | | 5 | | | 4 | | 4 | | | | ÖÇ2 | 4 | | | | 4 | | | | | 4 | | | | ÖÇ3 | 4 | | 4 | | 4 | | | | | | | | | ÖÇ4 | 3 | | 4 | | 5 | | 4 | 3 | | | | | | ÖÇ5 | 3 | | 4 | | 5 | | 4 | 4 | | 4 | | | | ÖÇ6 | | | | | 4 | | 4 | | | 3 | 4 | | 4 | ÖÇ7 | | | | | 4 | | 4 | | | 3 | 4 | | 5 |
|