| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Applıed Regressıon Analysıs | ENM 519 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. ELİF ELÇİN GÜNAY |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. ELİF ELÇİN GÜNAY, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | The aim of this course is to establish mathematical models that explain the relationships between dependent and independent variables and to make predictions and structural analyzes with this model. |
| Dersin İçeriği | Relationships between variables, correlation analysis, simple linear regression, multiple regression, validity and reliability of regression models, curvilinear regression, linear regression model assumptions, and deviations from these assumptions. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Discover relationships between variables | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, | Sınav, Ödev, |
| 2 | Establish models based on relationships between variables. | Gösterip Yaptırma, Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Ödev, Sınav, |
| 3 | Make predictions and interpret the results based on established models | Alıştırma ve Uygulama, Anlatım, | Ödev, Sınav, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Introduction to regression analysis; Definition and objectives of regression analysis; Data types in regression analysis | |
| 2 | Simple Linear Regression; Estimation of regression coefficients with Least Squares Method | |
| 3 | Standard error of the regression model and coefficients, significance tests and confidence intervals | |
| 4 | Correlation coefficient, coefficient of determination and their significance tests | |
| 5 | Multiple Regression; Assumptions of the multiple regression model | |
| 6 | Investigation of validity and reliability of coefficients | |
| 7 | Multiple coefficient of determination, Analysis of Variance for the validity of the regression model | |
| 8 | Nonlinear simple and multiple regression models | |
| 9 | Assumptions about the random error term (residuals), examination of the normality assumption of the error term | |
| 10 | Determination of autocorrelation and solution methods | |
| 11 | Variance assumption (Homoskedacity vs.Heteroskedacity) | |
| 12 | Multicollinearity problem and solution approaches | |
| 13 | Alternative methods for selecting variables to be included for multiple linear regression models | |
| 14 | Regression model applications in SPSS and Minitab |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | 1-Draper, N, R., Smith, H., "Applied Regression Analysis”, John Wiley&Sons, 1998 |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulamaktır. | ||||||
| 2 | Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilmektir. | ||||||
| 3 | Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulamaktır. | ||||||
| 4 | Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilmektir. | ||||||
| 5 | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlamaktır. | ||||||
| 6 | Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve ileri düzeyde değerlendirmektir. | ||||||
| 7 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk almaktır. | ||||||
| 8 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilmektir. | ||||||
| 9 | Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgileri yorumlamaktır. | ||||||
| 10 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilmektir. | ||||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum sağlamaktır. | ||||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetmektir. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Discover relationships between variables | ||||||||||||
| 2 | Establish models based on relationships between variables. | ||||||||||||
| 3 | Make predictions and interpret the results based on established models |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| 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 | 2 | 32 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Kısa Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 1 | 15 | 15 |
| Performans Görevi (Laboratuvar) | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü | 150 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||