Dersin Ayrıntıları

Yarıyıl	Kodu	Adı	T+U+L	Kredi	AKTS	Son Güncelleme Tarihi
-1	YBS325	Doğrusal Modeller	3+0+0	3	6	31.01.2026

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	Bu dersin amacı, öğrencilerin doğrusal modelleri temel düzeyde anlayabilmelerini, değişkenler arasındaki doğrusal ilişkileri modelleyebilmelerini ve elde edilen sonuçları doğru şekilde yorumlayabilmelerini sağlamaktır.
Dersin İçeriği	Bu ders kapsamında doğrusal model kavramı tanıtılmakta ve değişkenler arasındaki doğrusal ilişkilerin modellenmesi ele alınmaktadır. Derste, değişkenler arasındaki doğrusal ilişki grafikler yardımıyla incelenmekte, basit doğrusal model yapısı ve tahmin fikri açıklanmaktadır.
Dersin Yöntem ve Teknikleri	Ders Notları ve R programı
Ön Koşulları	Yok
Dersin Koordinatörü	Yok
Dersi Verenler	Arş.Gör.Dr. SEVCAN ÇAĞLAYAN sevcan.caglayan@gedik.edu.tr
Dersin Yardımcıları	Yok
Dersin Staj Durumu	Yok

Ders Kaynakları

Kaynaklar

Kadir Sümbüloğlu (2007).Regresyon Yöntemleri Ve Korelasyon Analizi. Nobel Yayınevi
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.

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	% 30
Kısa Sınav	1	% 10
Ödev	1	% 10
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	% 50
Toplam :	4	% 100

AKTS Hesaplama İçeriği

İş Yükü	Sayısı	Süre	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi	14	3	42
Sınıf Dışı Ç. Süresi	10	3	30
Ödevler	1	6	6
Ara Sınavlar	1	30	30
Uygulama	1	3	3
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	50	50
Toplam İş Yükü			AKTS Kredisi : 6 161

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:

Sıra No	Açıklama
1	İstatistiksel modeli tanımlamak
2	Doğrusal modeli kurabilme, parametrelerini tahmin etmek ve bu parametrelerin anlamlılığını test etmek
4	modelin dayandığı varsayımların geçerliliğini değerlendirmek
5	Hipotez testleri ve güven aralıklarını kullanarak model sonuçlarını temel düzeyde değerlendirmek.
6	Veri setleri kullanarak R programı ile doğrusal model uygulamaları yapmak ve elde edilen sonuçları yorumlamak.

Ders Konuları

Hafta	Konu	Ön Hazırlık	Dökümanlar
1	Doğrusal Modellere Giriş: Model kurma, stokastik ve deterministik ilişki,korelasyon, nedensellik, bağımlı, bağımsız değişkenler ve hata terimi, doğrusal modellere örnekler
2	Basit Doğrusal Regresyon Modeli: Model Kurma, Model Tahmini, Parametrelerin Tahmini
3	Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli
4	Tahmin Yöntemleri
5	Çözümlü Quiz
6	Hipotez testleri: T testi, F testi, güven aralıkları, standart sapma, varyans, olasılık
7	Genel tekrar
8	Ara Sınav
9	Uygulama
10	Uyum Ölçütleri, ÇDB, Değişen Varyans, Otokorelasyon
11	Model tanımlanması, Model Seçimi
12	Çözümlü Örnekler
13	Doğrusal Modeller Uygulaması
14	Soru çözme ve genel tekrar
15	Final

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

	P3	P6	P7	P8
Tüm		4	4	1
Ö1
Ö2
Ö4
Ö5
Ö6	5

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

https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=265144&curProgID=5702&lang=tr