| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Regresyon Analizi II | UYM 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, Tartışma, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, | |
| 2 | Polinomsal regresyonu kavrar. | Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | |
| 3 | Varyans analizinin nasıl yapıldığını ve kullanıldığını anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Grupla Çalışma, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, | |
| 4 | Kovaryans analizinin nasıl yapıldığını ve kullanıldığını anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Grupla Çalışma, Rol Oynama, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, | |
| 5 | Belli regresyona uydurmayı anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Grupla Çalışma, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, | |
| 6 | En iyi regresyon seçimini kavrar. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Grupla Çalışma, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, |
| 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 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | ||||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | ||||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | ||||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | ||||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | ||||||
| 6 | Gerçek dünya problemlerini matematiksel olarak modeller. Farklı türde diferansiyel denklemleri çözme yeteneği kazanır ve bu denklemleri biyoloji, fizik ve mühendisliğin çeşitli dallarındaki uygulamalarda kullanabilir. Temel istatistik, olasılık teorisi ve veri analizi konularını öğrenir; optimizayon problemlerini çözme kabiliyeti kazanır ve kazandıkları analitik düşünme becerileri ile gerçek dünya problemlerine matematiksel çözümler getirir. | ||||||
| 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 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||