| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Doğrusal Regresyon Modelleri I | EKO 501 | 1 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. NESRİN GÜLER |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | İstatistiksel yöntemlerin temelini oluşturan olasılık ve istatistik ile ilgili kavramların tekrar edilerek öğrencilerin istatistiksel yaklaşımlarda daha güçlü bir temel oluşturmalarını sağlamak ve daha sonra doğrusal modelleri tanıtarak, doğrusal modeller altında parametre tahmini, hipotez testleri gibi lineer sonuç çıkarma ile ilgili ilgili kullanacakları yöntemler için öğrencileri hazırlamaktır. |
| Dersin İçeriği | Olasılık ve istatistik ile ilgili temel kavramlar, rasgele değişkenler, dağılımları ve fonksiyonları, bazı kesikli ve sürekli rasgele değişkenlerin olasılık dağılımları, merkezi eğilim ve değişim ölçüleri, örneklem ve örnekleme dağılımları, nokta ve aralık tahminleri, hipotez testleri. Doğrusal modeller tanımı ve gösterimleri, amacı. Matris cebiri, vektörler, tersler ve genelleştirilmiş tersler, doğrusal denklem sistemlerinin çözümü, regresyon,
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Olasılık ile ilgili temel kavramlar | Anlatım, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 2 | Rasgele Değişkenler ve dağılımları. Bazı kesikli rasgele değişkenle. Bazı sürekli rasgele değişkenler | Anlatım, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 3 | İstatistik ile ilgili temel kavramlar ve terminoloji. Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri | Anlatım, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 4 | Örnekleme dağılımları ve tahmin etme. Nokta ve aralık tahminleri. Güven aralıkları, hipotez testleri | Anlatım, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 5 | Doğrusal modeller tanımı, gösterimleri ve amacı. Regresyon | Anlatım, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 6 | Matrisler, vektörler, tersler ve genelleştirilmiş tersler. Doğrusal denklem sistemlerinin çözümü | Anlatım, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Olasılık ile ilgili temel kavramlar | |
| 2 | Rasgele Değişkenler ve dağılımları | |
| 3 | Bazı kesikli rasgele değişkenler | |
| 4 | Bazı sürekli rasgele değişkenler | |
| 5 | İstatistik ile ilgili temel kavramlar ve terminoloji | |
| 6 | Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri | |
| 7 | Örnekleme dağılımları ve tahmin etme | |
| 8 | Nokta ve aralık tahminleri | |
| 9 | Güven aralıkları, hipotez testleri | |
| 10 | Doğrusal modeller tanımı, gösterimleri ve amacı | |
| 11 | Matrisler, vektörler, tersler ve genelleştirilmiş tersler | |
| 12 | Doğrusal denklem sistemlerinin çözüm | |
| 13 | Regresyon | |
| 14 | Regresyon |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Öğretim elemanı ders notları |
| Ders Kaynakları | D. Sengupta, S. R. Jammalamadaka, Linear models: An integrated approach. World scientific, Singapore, 2003 F. A. Graybill, An introduction to Linear statistical models, Mc Graw Hill co., New York, 1961. S. R. Searle, Linear models, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1971. G. A. F. Seber, Linear regression Analysis. John Wiley, New York, 1977. S. Puntanen, G. P. H. Styan, J. Isotalo, Matrix tricks for linear models. Springer Heidelberg, 2011. Meyer, P. L., Introductory probability and statistical applications. Massachusetts:AddisonWesley Pub. Com. 1973. Hogg, R. V., and Craig, A. T., 1978; Introduction to Mathematical statistics, Macmillian Publishing Co., Inc., New York. Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Uygulamalı Temel İstatistiksel Yöntemler, 2008. Yılmaz Akdi, Matematiksel İstatistiğe Giriş, Gazi Kitabevi, 2014. Fikri AKDENİZ, Olasılık ve İstatistik, Akademisyen kitabevi, Adana, 2014. Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Özkaynak, Temel İstatistik Yöntemler, Seçkin yayıncılık, Ankara, 2016.
|
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Genel ekonometrik teori bilgisi. | ||||||
| 2 | Hem temel bilgisayar (word, excel gibi programlarda) hem de en az bir istatistiksel bilgisayar programını (SPSS, Eviews, Gauss, Stata vb.) kullanabilmek | ||||||
| 3 | Matematiksel, ekonomik, istatistiksel ve ekonometrik olarak analiz etme becerisi kazanmak | X | |||||
| 4 | Sayısal ve istatistiksel araştırma becerisine ve düşünme becerisine sahip, bunlar doğrultusunda alınacak kararların sonuçlarını tahmin edebilme ve doğru tahminlerde bulunabilme; nedensel ilişkileri göz önünde bulunduran, analitik düşünce yapısına sahip ve stratejik bir yaklaşım geliştirebilme | X | |||||
| 5 | Gerçek hayattaki ekonomik olaylara ve sorunlara yaklaşımlarında geniş bir perspektiften ekonomik konularda analitik olarak tutarlı fikirler oluşturma ve savunma becerisine sahip olma. | X | |||||
| 6 | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerlerin bilincinde olmak | ||||||
| 7 | |||||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 16 | 1 | 16 |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ödev | 10 | 1 | 10 |
| Final | 28 | 1 | 28 |
| Performans Görevi (Seminer) | 10 | 1 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 160 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,4 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||