• 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 STA 6009 Regresyonda Etkinin Belirlenmesi SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. AYLİN ALIN

Dersi Alan Birimler

İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce) İstatistik Doktora (İngilizce) İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Şapka matrisinin önemini anlamak 2   Artık türlerini ayırt edebilmek 3   Uygun transformasyonu uygulamak 4   Etki eğrisinin önemini anlamak 5   Örneklem etki eğrisini elde edebilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Sıradan artıklar 2 Diğer artık türleri 3 Genelleştirilmiş doğrusal modeller için bir algoritma; Grafisel yöntemler ve örnekler 4 Transformasyon ailesi; En uygun transformasyonun belirlenmesi; Değişmezlik; Normallik; Model belirleme ve değişkenlerin ölçeklenmesi; Çıkarsama 5 Teşhis yöntemleri; Güç ailesine uygulanması; Açıklayıcı değişkenlerin transformasyonu 6 Etki eğrisi; Doğrusal modellerde etki eğrisi, Ödev 1 7 Örneklem için etki eğrisi 8 Örneklem için etki eğrisinin uygulamaları 9 Çoklu etkin gözlemler 10 Güven elipsoidlerinin hacimleri, Ödev 2 11 Andrew ve Pregibon teşhis yöntemleri 12 Tahminlenmiş etki 13 Artıkların genel tanımı; Etki için genel yaklaşım;Lojistik regresyon ve GLM, Ödev 3 14 Dayanıklı regresyon.

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ODV 1 ÖDEV 1 2 ODV 2 ÖDEV 2 3 ODV 3 ÖDEV 3 4 YSS YIL SONU SINAVI 5 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + YSS * 0.60 6 BUT BÜTÜNLEME 7 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

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) Ders Anlatımı 14 3 42 Final Sınavına Hazırlık 1 36 36 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 3 39 Ödev Hazırlama 3 25 75 Final Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 194

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 PK.10 ÖK.1 5 5 5 5 ÖK.2 5 5 5 5 ÖK.3 5 5 5 5 5 5 ÖK.4 5 5 5 5 5 ÖK.5 5 5 5 5 5