Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
-1YBS325Doğrusal Modeller3+0+03625.06.2024

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Yönetim Bilişim Sistemleri
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Regresyon ve korelasyonun ana ilkelerini tanıtmak ve bu yöntemler yardımıyla analiz becerisini geliştirmek.
Dersin İçeriği Doğrusal Regresyon Ve Varsayımları; Tahmincilerin Dağılımsal Özellikleri; Parametreler İçin Hipotez testleri Ve Güven Aralıkları; Kalıntı Analizi; Regresyonda Matris Yaklaşımı.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Anlatım-Soru-Cevap
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Dr. Öğretim Üyesi ÜMİT BOZOKLU
Dersi Verenler Dr. Öğretim Üyesi Ümit BOZOKLU
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Doğrusal Regresyon Analizine Giriş . D.C. Montgomery, E.A. Peck, G.G. Vining), 5. Basımdan çeviri, Çeviri Editörü: Aydın Erar, Nobel Yayınevi.
Regresyon Analizi (2021). Hamza Gamgam, Bülent Altunkaynak, Seçkin Yayıncılık.
Kadir Sümbüloğlu (2007).Regresyon Yöntemleri Ve Korelasyon Analizi. Nobel Yayınevi
Ders Notları Neyran Orhunbilge (2017) Uygulamalı Regresyon ve Korelasyon Analizi. Nobel Yayınları. Ankara.
Dökümanlar https://bookdown.org/ugurdar/dogrusalregresyon/r-ile-basit-do%C4%9Frusal-regresyon-uygulamas%C4%B1.html

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %10
Sosyal Bilimler %90

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 3 42
Ara Sınavlar 1 30 30
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 40 40
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 154

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Öğrenciler regresyon modelini oluşturacaktır
2 Öğrenciler model parametrelerini tahmin edecektir
3 Öğrenciler parametreler için güven aralıkları bulacak ve hipotez testlerini yapacaktır
4 Öğrenciler ANOVA tablosunu hazırlacak ve nasıl kullanılacağını bilecektir
5 Öğrenciler en uygun modeli seçmek için verileri ve grafikleri inceleyecektir

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Anakütle regresyon modeli, koşullu beklenen değer ve regresyon, regresyon modellerinin sınıflandırılması
2 Örnek regresyon modeli, saçılma grafikleri
3 Basit doğrusal regresyon modeli ve parametrelerin en küçük kareler tahmincileri, regresyon modelinin alternatif gösterimi
4 Basit doğrusal regresyon ve korelasyon, regresyon ve korelasyona geometrik ve cebirsel yaklaşım
5 Parametrelerin en küçük kareler tahmincilerinin özellikleri, tahmincilerin varyansları, BLUE tahminciler, Gauss-Markov Teoremi
6 Normallik varsayımı altında tahmincilerin dağılımı, varyans ayrıştırma, ANOVA tablosunun hazırlanması, Hata terimininin varyans tahmini, F istatistiğinin oluşturulması
7 Parametreler için güven aralıkları ve hipotez testleri
8 Ara Sınav
9 Korelasyon katsayısının testi ve Fisher z dönüşümü, Tahmin ve öngörü aralıkları
10 Model uyumu, belirleme katsayısı, orijin üzerinden regresyon
11 Klasik çoklu doğrusal regresyon modeli ve varsayımları, En Yüksek Olabilirlik tahmin yöntemi
12 Basit ve çoklu regresyonda matris yaklaşımı
13 Matris yaklaşımıyla parametre tahmini, hipotez testleri ve güven aralıklarının bulunması
14 Çoklu regresyon modellerinin uygulamaları
15 Final

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8
Tüm 1 2 5 1 1 2 5 1
Ö1 1 3 5 1 1 2 5 1
Ö2 1 4 5 1 1 2 5 1
Ö3 1 1 5 1 1 2 5 1
Ö4 1 1 5 1 1 2 5 1
Ö5 1 1 5 1 1 2 5 1

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=177123&curProgID=5702&lang=tr