Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
İST 3031	Regresyon Çözümlemesi	ZORUNLU	4	0	0	6

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. NESLİHAN DEMİREL

Dersi Alan Birimler

İstatistik
İstatistik (İ.Ö)

Dersin Amacı

Regresyon çözümlemesi kestirim amaçlı kullanılan önemli çok değişkenli istatistiksel çözümlemelerin başında gelmektedir. Bu amaçla bu derste değişkenler arasındaki sebep-sonuç ilişkisini veren modeller kurularak, elde edilen modellerin yorumlanması ve kestirim amaçlı kullanılması sağlanacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Bağımlı değişken, bağımsız değişken(ler) kavramlarını tanımlayabilme
2	En Küçük Kareler yöntemini kullanarak doğrusal regresyon modeline ait parametre kestiricilerini bulabilme
3	Regresyon modelinin varyansı'nın kestirimini hesaplayabilme
4	Korelasyon ve belirtme katsayısını hesaplayabilme
5	Basit ve çoklu doğrusal regresyon modeli varsayımlarını tanımlayabilme.
6	Varyans analizi tablosunu oluşturabilme
7	Değişken seçim yöntemlerinden Adımsal regresyon, İleriye dönük seçim, geriye doğru eleme ve Olası En İyi alt Küme Seçimi yöntemlerini uygulayabilme
8	Regresyon modelini tahmin amaçlı kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Değişkenler Arası İlişkiler, Regresyon Analizi Uygulamaları, Regresyon Analizi için Veri Toplanması
2	Basit Doğrusal Regresyon Analizine giriş, En Küçük Kareler Yöntemi
3	Varyans kestirimi, Beta0 ve Beta1 için çıkarsamalar
4	Korelasyon Katsayısı, Belirtme Katsayısı
5	Modelin Kestirim amaçlı kullanılması
6	Polinomiyal (Eğrisel) Model ve Parametre Tahmini
7	Çoklu Doğrusal Regresyon Analizine giriş, Model varsayımları, Modelin Uyumu En Küçük Kareler Yöntemi
8	Varyans kestirimi, Beta parametreleri için çıkarsamalar
9	Çoklu Belirtme Katsayısı, Varyans Analizi, Modelin Kestirim amaçlı kullanılması
10	Değişken Seçimi Yöntemleri Adımsal Regresyon
11	İleri Doğru Değişken Seçimi, Geriye Dönük Değişken Eleme
12	Olası en iyi alt küme seçimi
13	Proje Sunumları
14	Proje Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2013). Doğrusal regresyon analizine giriş. Nobel Akademik Yayıncılık.

Yardımcı kaynaklar:
Gamgam, H., & Altunkaynak, B. (2015). Regresyon Analizi. En Küçük Kareler-Değişen Seçme-Regresyon Tanıları, Seçkin Yayıncılık, İstanbul.

Mendenhall, W., Sincich, T., & Boudreau, N. S. (2003). A second course in statistics: regression analysis (Vol. 6). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear statistical models (Vol. 5). New York: McGraw-Hill Irwin.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, sınıf içi tartışmalar, proje.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	PRJ	PROJE
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.30 + PRJ * 0.30 + FN * 0.40
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	VZ * 0.30 + PRJ * 0.30 + BUT * 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavlar ve projenin değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
Doç. Dr. Neslihan DEMİREL
e-posta: neslihan.ortabas@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 86 00

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Görüşme talebi için e-mail gönderiniz.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	4	56
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	1	14
Vize Sınavına Hazırlık	1	20	20
Proje Hazırlama	1	25	25
Final Sınavına Hazırlık	1	30	30
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			149

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.11
ÖK.1	5	3	5	3	2	4
ÖK.2	5	3	5	3	2	4
ÖK.3	5	3	5	3	2	4
ÖK.4	5	3	5	3	2	4
ÖK.5	5	3	5	3	2	4
ÖK.6	5	3	5	3	2	4
ÖK.7	5	3	5	3	2	4
ÖK.8	5	3	5	3	2	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI