• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS EKO 6111 Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller SEÇMELİ 3 0 0 7

Dersi Veren Birim

Ekonometri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF.DR. RABİA ECE OMAY

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Doktora

Dersin Amacı

Dersin amacı, öğrencilerin genelleştirilmiş doğrusal modeler ile ilgili analiz yapma ve sonuçlarını yorumlama kabiliyetlerini geliştirmek ve yaptıkları çalışmaların istatistiksel temelini oluşturabilmelerini sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Bu dersin sonuda öğrenci, genelleştirilmiş doğrusal modeli tanıyabilecek ve bir genelleştirilmiş doğrusal model kurabilecektir. 2   Bu dersin sonuda öğrenci, bir genelleştirilmiş doğrusal modele ilişkin istatistiksel analizleri çözümleyebilecektir. 3   Bu dersin sonuda öğrenci, logistic regresyon modelini kurabilecek ve değerlendirebilecektir. 4   Bu dersin sonuda öğrenci, poisson regresyon modelini kurabilecek ve değerlendirebilecektir. 5   Bu dersin sonuda öğrenci, R programını kullanarak genelleştirilmiş doğrusal model, logistic regresyon modeli ve poisson regresyon modeli kurabilecek ve bu modelleri değerlendirebilecektir.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 1. Hafta Normal dağılımla ilişkili dağılımlar, karesel formlar, en çok olabilirlik tahmincisi 2 2. Hafta Üstel aile dağılımları 3 3. Hafta Üstel aile dağılımlarının özellikleri 4 4. Hafta Genelleştirilmiş doğrusal modeller, kanonik link fonksiyonları 5 5. Hafta Genelleştirilmiş doğrusal modeller için tahmin, iterarif yeniden ağırlıklandırılmış en küçük kareler 6 6. Hafta Genelleştirilmiş doğrusal modeller için tahmin 7 7. Hafta Genelleştirilmiş doğrusal modeller için yorumlama 8 8. Hafta Genelleştirilmiş doğrusal modeller için yorumlama 9 9. Hafta Logistik regresyon modelleri 10 10. Hafta Poisson regresyon modelleri 11 11. Hafta Genelleştirilmiş doğrusal regresyon modelleri için R ugyulamaları 12 12. Hafta Genelleştirilmiş doğrusal regresyon modelleri için R ugyulamaları 13 13. Hafta Genelleştirilmiş doğrusal regresyon modelleri için R ugyulamaları 14 14. Hafta Genelleştirilmiş doğrusal regresyon modelleri için R ugyulamaları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

McCullagh, P. and Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear Models, Vol. 37 of Monographs on Statistics and Applied Probability, 2 edn, Chapman and Hall, London Dobson A.J., Barnett A.G. (2018), An Introduction to Generalized Linear Models, Chapman and Hall/CRC.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Anlatım 2. Uygulamalarla gösterme 3. Belirlenen vakaların tartışılarak analizi

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA 3 YYS YARIYIL SONU SINAVI 4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + YYC * 0.30 + YSS* 0.50 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + YYC * 0.30 + BUT* 0.50 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 0

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 ÖK.1 2 2 2 2 2 3 3 4 3 ÖK.2 4 4 4 4 4 3 2 3 2 ÖK.3 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ÖK.4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ÖK.5 4 4 4 3 3 4 3 3 3