| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Regresyon Analizi II | MAT 525 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | Analiz I-II, Lineer Cebir I-II, Olasılık, İstatistik ve Regresyon Analizi I derslerinin alınmış olması tavsiye edilir. |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. NESRİN GÜLER |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | Arş.Gör. Emre Kişi |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Uygulamalı çalışmalar bir teori üzerine inşa edilir. Regresyon analizi istatistikçilerin alet çantalarında sık kullandıkları bir araçtır. Bu dersin amacı regresyon analizi teorisini vermektir. |
| Dersin İçeriği | Doğru tipli regresyon. Polinomsal regresyon. Varyans analizi. Kovaryans analizi. Kayıp gözlemler. Belli bir regresyona uydurma için hesaplamalı teknikler. En iyi regresyonu seçme. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Lineer regresyon kavramını pekiştirir. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 2 | Polinomsal regresyonu kavrar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 3 | Varyans analizinin nasıl yapıldığını ve kullanıldığını anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 4 | Kovaryans analizinin nasıl yapıldığını ve kullanıldığını anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 5 | Belli regresyona uydurmayı anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 6 | En iyi regresyon seçimini kavrar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Doğru tipli regresyon | [1] sayfa 139-150 |
| 2 | Doğru tipli regresyon (devam) | [1] sayfa 150-163 |
| 3 | Polinomsal regresyonlar: Tek değişkenli polinomlar ve ortogonal polinomlar | [1] sayfa 165-172 |
| 4 | Parça parça polinom uydurma | [1] sayfa 172-185 |
| 5 | Varyans analizi | [1] sayfa 187-222 |
| 6 | Tek, çift yönlü sınıflandırma | [1] sayfa 187-222 |
| 7 | Kovaryans analizi | [1] sayfa 222-225 |
| 8 | Kayıp gözlemler | [1] sayfa 220-221 |
| 9 | Belli bir regresyona uydurma için hesaplamalı teknikler | [1] sayfa 329-353 |
| 10 | Belli bir regresyona uydurma için hesaplamalı teknikler (devam) | [1] sayfa 353-376 |
| 11 | Belli bir regresyona uydurma için hesaplamalı teknikler (devam) | [1] sayfa 376-388 |
| 12 | En iyi regresyonu seçme: Tüm mümkün regresyonları üretmek | [1] sayfa 399-413 |
| 13 | En iyi regresyonu seçme: Yalnızca en iyi regresyonları üretmek | [1] sayfa 439-447 |
| 14 | Diğer metodlar | [1] sayfa 447-456 |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Seber, G. A. F., Linear Regression Analysis, John Wiley, New York, 1977. |
| Ders Kaynakları | [1] Johnson, R. A. and Wichern, D. W., Applied Multivariate Statistical Analysis, Englewood Cliffs, New Jersey, 1982. [2] Searle, S. R., Matrix Algebra Useful For Statistics, Canada, 1982. [3] Searle, S. R., Linear Models, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1971. [4] Graybill, F. A., Introduction to Matrices with Applications in Statistics, United States, 1969. [5] Graybill, F. A., An Introduction to Linear Statistical Models, Volume 1, Mc Graw-Hill Book Co., New York, 1961. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 2 | Alanıyla ilgili güncel yayınları takip eder, problemler ortaya koyar. | X | |||||
| 2 | Alanıyla ilgili güncel yayınları takip eder, problemler ortaya koyar. | X | |||||
| 3 | Matematik lisans programıyla ilgili disiplinler arasındaki bağlantıları kavrar. | X | |||||
| 3 | Matematik lisans programıyla ilgili disiplinler arasındaki bağlantıları kavrar. | X | |||||
| 4 | Edindiği tecrübe ve bilgiyi, alanı dışındaki konularla ilişkilendirerek yeni bilgiler oluşturur. | X | |||||
| 4 | Edindiği tecrübe ve bilgiyi, alanı dışındaki konularla ilişkilendirerek yeni bilgiler oluşturur. | X | |||||
| 5 | Karşılaştığı problemleri analiz ederek, çözüme ulaşmak için farklı ispat yöntemleri kullanır. | X | |||||
| 5 | Karşılaştığı problemleri analiz ederek, çözüme ulaşmak için farklı ispat yöntemleri kullanır. | X | |||||
| 6 | Alanıyla ilgili çözülmesi gereken soruları tespit eder, gerektiğinde liderlik yapar. | X | |||||
| 6 | Alanıyla ilgili çözülmesi gereken soruları tespit eder, gerektiğinde liderlik yapar. | X | |||||
| 7 | Farklı disiplinlerde yürütülen çalışmalarda, kendi alanına özgü dinamikleri uygulayarak takım çalışmasında bilgilerini aktarır. | X | |||||
| 7 | Farklı disiplinlerde yürütülen çalışmalarda, kendi alanına özgü dinamikleri uygulayarak takım çalışmasında bilgilerini aktarır. | X | |||||
| 8 | Matematik lisans eğitimi boyunca edindiği bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir, eksiklerini giderir ve güncel konular üzerine yönlenir. | X | |||||
| 8 | Matematik lisans eğitimi boyunca edindiği bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir, eksiklerini giderir ve güncel konular üzerine yönlenir. | X | |||||
| 9 | Bir yabancı dili yazılı ve sözlü olarak iletişim kurabilecek düzeyde bilir, matematik terminolojisine hakim olacak ve kaynak araştırması yapacak şekilde yabancı dil bilgisini kullanır. | X | |||||
| 9 | Bir yabancı dili yazılı ve sözlü olarak iletişim kurabilecek düzeyde bilir, matematik terminolojisine hakim olacak ve kaynak araştırması yapacak şekilde yabancı dil bilgisini kullanır. | X | |||||
| 10 | Lisansta öğrendiği bilgileri geliştirerek matematikte veya uygulama alanlarında uzmanlık düzeyinde kendini geliştirir | X | |||||
| 10 | Lisansta öğrendiği bilgileri geliştirerek matematikte veya uygulama alanlarında uzmanlık düzeyinde kendini geliştirir | X | |||||
| 10 | Lisansta öğrendiği bilgileri geliştirerek matematikte veya uygulama alanlarında uzmanlık düzeyinde kendini geliştirir | X | |||||
| 11 | Çalıştığı alandaki verilerin toplanması, aktarılması ya da bir yayın oluşturulması aşamalarında bilimsel ve kültürel etik değerlerini göz önüne alır. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 2 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 10 | PÇ 10 | PÇ 11 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Lineer regresyon kavramını pekiştirir. | ||||||||||||||||||||
| 2 | Polinomsal regresyonu kavrar. | ||||||||||||||||||||
| 3 | Varyans analizinin nasıl yapıldığını ve kullanıldığını anlar. | ||||||||||||||||||||
| 4 | Kovaryans analizinin nasıl yapıldığını ve kullanıldığını anlar. | ||||||||||||||||||||
| 5 | Belli regresyona uydurmayı anlar. | ||||||||||||||||||||
| 6 | En iyi regresyon seçimini kavrar. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| 1. Ödev | 20 |
| 1. Performans Görevi (Seminer) | 40 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Ödev | 1 | 8 | 8 |
| Performans Görevi (Seminer) | 1 | 20 | 20 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 159 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,36 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||