| 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 | Dr.Öğr.Üyesi ELİF ELÇİN GÜNAY |
| Dersi Verenler | |
| 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, Tartışma, | |
| 2 | Establish models based on relationships between variables. | Grupla Çalışma, Tartışma, Anlatım, | |
| 3 | Make predictions and interpret the results based on established models | Tartışma, Anlatım, |
| 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 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | ||||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | ||||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | ||||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | ||||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | ||||||
| 6 | sürdürülebilir kalkınma ve endüstri mühendisliğinin gelişen koşullara göre gelişmelerini izleyebilmek ve uygulayabilmek için yaşam boyu öğrenme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve bunun için kendini sürekli yenileme becerisine sahip olur. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 1. Ara Sınav | 60 |
| 1. Kısa Sınav | 20 |
| 1. Ödev | 20 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| 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 | 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 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||