GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
REGRESYON ANALİZİ/İST3002
Dersin Adı: REGRESYON ANALİZİ
Dersin Kredisi: 4 Ders AKTS : 6
Dersin Yarıyılı: 6 Dersin Türü : Zorunlu
DERS BİLGİLERİ
 -- DERS KATALOG TANIMI (İÇERİĞİ)
 -- TEMEL DERS KİTABI
 -- YARDIMCI DERS KİTAPLARI
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
 -- DERSİN DİLİ
   Türkçe
 -- DERSİN AMACI ve HEDEFİ
 -- DERSİN ÖĞRENİM ÇIKTILARI
İstatistik konusundaki güncel bilgileri içeren ders kitapları, uygulama araç-gereçleri ve diğer kaynaklarla desteklenen bilimsel yaklaşımı ön plana al
Edindiği lisans düzeyindeki bilgi ve becerileri kullanarak, verileri modeller, çözümler, yorumlar ve karar verir.
İstatistikte güncel teknolojik gelişmelere paralel sorunları tanımlar, analiz eder, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.
İstatistik konusunda edindiği lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, güncel problemlere uygular ve aktarır.
İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim teknolojilerini kullanabilir.
Disiplin içi ve disiplinler arası çalışmalarda bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır.
İstatistik konusundaki gelişmeleri takip edebilecek bilgi ve donanıma sahip olup, yaşamı boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir.
İngilizceyi kullanarak, istatistik konusundaki bilgileri izleyebilir, meslektaşları ile iletişim kurabilir.
İstatistik konusunda edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.
Toplumsal duyarlılık ve sosyalleşme becerisine sahiptir. Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 --DERSİN HAFTALIK DAĞILIMI
1. Hafta   Temel kavramlar ve serpme diyagramı
2. Hafta  Basit doğrusal regresyon modeli ve en küçük kareler yöntemi ile parametre tahmini
3. Hafta  Model varsayımları, kareler toplamları, belirleme katsayısı ve güven aralıkları.
4. Hafta  Anlamlılık testleri ve lab. uygulaması
5. Hafta   Anlamlılık testleri ve lab. uygulaması
6. Hafta   Parametre tahminleri ve varyansların matris işlemleri ile bulunması
7. Hafta   Çoklu regresyon modeli ve parametre tahmini
8. Hafta  Çoklu korelasyon katsayısı, çoklu regresyon modelinde istatistiksel çıkarımlar, Arasınav
9. Hafta  Çoklu regresyon modelinde istatistiksel çıkarımlar ve lab. Uygulaması
10. Hafta   Kısım ve kısmi korelasyon, dummy değişken kullanımı
11. Hafta  Ağırlıklı en küçük kareler yöntemi, artık terimlerinin incelenmesi
12. Hafta  Korelasyon matrisi, çoklu bağlantı
13. Hafta  Değişken seçme yöntemleri ve lab. Uygulaması
14. Hafta  Otokorelasyon ve lab. Uygulaması
15. Hafta  FİNAL SINAVI
16. Hafta  
 -- ÖĞRETİM FAALİYETLERİ
 -- DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
30
 Ödev
2
10
 Uygulama
0
0
 Projeler
0
0
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Dönemiçi Çalışmaların Yıliçi Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- DERSİN İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
4
56
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
 Okuma Faaliyetleri
4
3
12
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
6
4
24
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
6
2
12
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
4
5
20
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
5
5
25
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
149
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
5.96
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
6
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. İstatistik konusundaki güncel bilgileri içeren ders kitapları, uygulama araç-gereçleri ve diğer kaynaklarla desteklenen bilimsel yaklaşımı ön plana alacak şekilde lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.X
2
2. Edindiği lisans düzeyindeki bilgi ve becerileri kullanarak, verileri modeller, çözümler, yorumlar ve karar verir.X
3
3. İstatistikte güncel teknolojik gelişmelere paralel sorunları tanımlar, analiz eder, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.X
4
4. İstatistik konusunda edindiği lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim teknolojilerini kullanabilir.X
6
6. Disiplin içi ve disiplinler arası çalışmalarda bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır.X
7
7. İstatistik konusundaki gelişmeleri takip edebilecek bilgi ve donanıma sahip olup, yaşamı boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir.X
8
8. İngilizceyi kullanarak, istatistik konusundaki bilgileri izleyebilir, meslektaşları ile iletişim kurabilir.X
9
9. İstatistik konusunda edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.X
10
10. Toplumsal duyarlılık ve sosyalleşme becerisine sahiptir.X
11
11. Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.X
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
   (Prof. Dr. Hamza Gamgam)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
   (http://www.websitem.gazi.edu.tr/site/gamgam)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
   (gamgam@gazi.edu.tr)