Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Regresyon Analizi II | MAT 525 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | Analiz I-II, Lineer Cebir I-II, Olasılık, İstatistik ve Regresyon Analizi I derslerinin alınmış olması tavsiye edilir. |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. NESRİN GÜLER |
Dersi Verenler | |
Dersin Yardımcıları | Arş.Gör. Emre Kişi |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Uygulamalı çalışmalar bir teori üzerine inşa edilir. Regresyon analizi istatistikçilerin alet çantalarında sık kullandıkları bir araçtır. Bu dersin amacı regresyon analizi teorisini vermektir. |
Dersin İçeriği | Doğru tipli regresyon. Polinomsal regresyon. Varyans analizi. Kovaryans analizi. Kayıp gözlemler. Belli bir regresyona uydurma için hesaplamalı teknikler. En iyi regresyonu seçme. |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Lineer regresyon kavramını pekiştirir. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Proje / Tasarım, |
2 | Polinomsal regresyonu kavrar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Proje / Tasarım, |
3 | Varyans analizinin nasıl yapıldığını ve kullanıldığını anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Proje / Tasarım, |
4 | Kovaryans analizinin nasıl yapıldığını ve kullanıldığını anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Proje / Tasarım, |
5 | Belli regresyona uydurmayı anlar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Proje / Tasarım, |
6 | En iyi regresyon seçimini kavrar. | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Proje / Tasarım, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Doğru tipli regresyon | [1] sayfa 139-150 |
2 | Doğru tipli regresyon (devam) | [1] sayfa 150-163 |
3 | Polinomsal regresyonlar: Tek değişkenli polinomlar ve ortogonal polinomlar | [1] sayfa 165-172 |
4 | Parça parça polinom uydurma | [1] sayfa 172-185 |
5 | Varyans analizi | [1] sayfa 187-222 |
6 | Tek, çift yönlü sınıflandırma | [1] sayfa 187-222 |
7 | Kovaryans analizi | [1] sayfa 222-225 |
8 | Kayıp gözlemler | [1] sayfa 220-221 |
9 | Belli bir regresyona uydurma için hesaplamalı teknikler | [1] sayfa 329-353 |
10 | Belli bir regresyona uydurma için hesaplamalı teknikler (devam) | [1] sayfa 353-376 |
11 | Belli bir regresyona uydurma için hesaplamalı teknikler (devam) | [1] sayfa 376-388 |
12 | En iyi regresyonu seçme: Tüm mümkün regresyonları üretmek | [1] sayfa 399-413 |
13 | En iyi regresyonu seçme: Yalnızca en iyi regresyonları üretmek | [1] sayfa 439-447 |
14 | Diğer metodlar | [1] sayfa 447-456 |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | Seber, G. A. F., Linear Regression Analysis, John Wiley, New York, 1977. |
Ders Kaynakları | [1] Johnson, R. A. and Wichern, D. W., Applied Multivariate Statistical Analysis, Englewood Cliffs, New Jersey, 1982. [2] Searle, S. R., Matrix Algebra Useful For Statistics, Canada, 1982. [3] Searle, S. R., Linear Models, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1971. [4] Graybill, F. A., Introduction to Matrices with Applications in Statistics, United States, 1969. [5] Graybill, F. A., An Introduction to Linear Statistical Models, Volume 1, Mc Graw-Hill Book Co., New York, 1961. |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
2 | Alanıyla ilgili güncel yayınları takip eder, problemler ortaya koyar. | X | |||||
2 | Alanıyla ilgili güncel yayınları takip eder, problemler ortaya koyar. | X | |||||
3 | Matematik lisans programıyla ilgili disiplinler arasındaki bağlantıları kavrar. | X | |||||
3 | Matematik lisans programıyla ilgili disiplinler arasındaki bağlantıları kavrar. | X | |||||
4 | Edindiği tecrübe ve bilgiyi, alanı dışındaki konularla ilişkilendirerek yeni bilgiler oluşturur. | X | |||||
4 | Edindiği tecrübe ve bilgiyi, alanı dışındaki konularla ilişkilendirerek yeni bilgiler oluşturur. | X | |||||
5 | Karşılaştığı problemleri analiz ederek, çözüme ulaşmak için farklı ispat yöntemleri kullanır. | X | |||||
5 | Karşılaştığı problemleri analiz ederek, çözüme ulaşmak için farklı ispat yöntemleri kullanır. | X | |||||
6 | Alanıyla ilgili çözülmesi gereken soruları tespit eder, gerektiğinde liderlik yapar. | X | |||||
6 | Alanıyla ilgili çözülmesi gereken soruları tespit eder, gerektiğinde liderlik yapar. | X | |||||
7 | Farklı disiplinlerde yürütülen çalışmalarda, kendi alanına özgü dinamikleri uygulayarak takım çalışmasında bilgilerini aktarır. | X | |||||
7 | Farklı disiplinlerde yürütülen çalışmalarda, kendi alanına özgü dinamikleri uygulayarak takım çalışmasında bilgilerini aktarır. | X | |||||
8 | Matematik lisans eğitimi boyunca edindiği bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir, eksiklerini giderir ve güncel konular üzerine yönlenir. | X | |||||
8 | Matematik lisans eğitimi boyunca edindiği bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir, eksiklerini giderir ve güncel konular üzerine yönlenir. | X | |||||
9 | Bir yabancı dili yazılı ve sözlü olarak iletişim kurabilecek düzeyde bilir, matematik terminolojisine hakim olacak ve kaynak araştırması yapacak şekilde yabancı dil bilgisini kullanır. | X | |||||
9 | Bir yabancı dili yazılı ve sözlü olarak iletişim kurabilecek düzeyde bilir, matematik terminolojisine hakim olacak ve kaynak araştırması yapacak şekilde yabancı dil bilgisini kullanır. | X | |||||
10 | Lisansta öğrendiği bilgileri geliştirerek matematikte veya uygulama alanlarında uzmanlık düzeyinde kendini geliştirir | X | |||||
10 | Lisansta öğrendiği bilgileri geliştirerek matematikte veya uygulama alanlarında uzmanlık düzeyinde kendini geliştirir | X | |||||
10 | Lisansta öğrendiği bilgileri geliştirerek matematikte veya uygulama alanlarında uzmanlık düzeyinde kendini geliştirir | X | |||||
11 | Çalıştığı alandaki verilerin toplanması, aktarılması ya da bir yayın oluşturulması aşamalarında bilimsel ve kültürel etik değerlerini göz önüne alır. | X |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 40 |
1. Ödev | 20 |
1. Performans Görevi (Seminer) | 40 |
Toplam | 100 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
1. Final | 40 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
Ödev | 1 | 8 | 8 |
Performans Görevi (Seminer) | 1 | 20 | 20 |
Final | 1 | 20 | 20 |
Toplam İş Yükü | 159 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,36 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 6 |