GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2017 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
REGRESYON ANALİZİ/İST-302
Dersin Adı: REGRESYON ANALİZİ
Dersin Kredisi: 4 Ders AKTS : 6
Dersin Yarıyılı: 6 Ders Türü : Zorunlu
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Prof. Dr. Hamza Gamgam
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/gamgam
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  gamgam@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Veriye model uydurma.
En Küçük Kareler Yöntemi ile model parametrelerinin tahmininin öğrenilmesi.
İstatistiksel çıkarım kavramlarının öğrenilmesi.
Model varsayımlarının incelenmesi.
Çoklu bağlantının incelenmesi.
Değişken seçim yöntemlerinin öğrenilmesi.



 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders yüz yüze eğitim ve Lab uygulaması şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
 --DERS İÇERİĞİ
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
9. Hafta   ARASINAV
10. Hafta   Çoklu regresyon modelinde istatistiksel çıkarımlar ve lab. uygulaması
11. Hafta   Kısım ve kısmi korelasyon, dummy değişken kullanımı
12. Hafta  Ağırlıklı en küçük kareler yöntemi, artık terimlerinin incelenmesi
13. Hafta   Korelasyon matrisi, çoklu bağlantı
14. Hafta   Değişken seçme yöntemleri ve lab. uygulaması
15. Hafta   Otokorelasyon ve lab. uygulaması
16. Hafta   FİNAL SINAVI
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  Draper, N. R. and Smith, H., 1996, Applied Regression Analysis, New York. Ünver, Ö. ve Gamgam, H. (2008) Uygulamalı Temel İstatistik Yöntemler, Seçkin Yayınevi.
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım ve Lab. Uygulaması.
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
30
 Ödev
1
4
 Uygulama
4
6
 Projeler
0
0
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- 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
8
1
8
 Okuma Faaliyetleri
4
3
12
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
6
4
24
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
6
2
12
 Sunu hazırlama
3
2
6
 Sunum
3
2
6
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
4
2
8
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
4
2
8
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
140
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
5.6
 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