Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Doğrusal Regresyon Modelleri I EKO 501 1 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. NESRİN GÜLER
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

İstatistiksel yöntemlerin temelini oluşturan olasılık ve istatistik ile ilgili kavramların tekrar edilerek öğrencilerin istatistiksel yaklaşımlarda daha güçlü bir temel oluşturmalarını sağlamak ve daha sonra  doğrusal modelleri tanıtarak, doğrusal modeller altında parametre tahmini, hipotez testleri gibi lineer sonuç çıkarma ile ilgili  ilgili kullanacakları yöntemler için öğrencileri hazırlamaktır. 

Dersin İçeriği

Olasılık ve istatistik ile ilgili temel kavramlar, rasgele değişkenler, dağılımları ve fonksiyonları, bazı kesikli ve sürekli rasgele değişkenlerin olasılık dağılımları, merkezi eğilim ve değişim ölçüleri, örneklem ve örnekleme dağılımları, nokta ve aralık tahminleri, hipotez testleri.       Doğrusal modeller tanımı ve gösterimleri, amacı.                                                                                Matris cebiri, vektörler, tersler ve genelleştirilmiş tersler, doğrusal denklem sistemlerinin çözümü, regresyon, 

 

Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Olasılık ile ilgili temel kavramlar
2 Rasgele Değişkenler ve dağılımları. Bazı kesikli rasgele değişkenle. Bazı sürekli rasgele değişkenler
3 İstatistik ile ilgili temel kavramlar ve terminoloji. Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri
4 Örnekleme dağılımları ve tahmin etme. Nokta ve aralık tahminleri. Güven aralıkları, hipotez testleri
5 Doğrusal modeller tanımı, gösterimleri ve amacı. Regresyon
6 Matrisler, vektörler, tersler ve genelleştirilmiş tersler. Doğrusal denklem sistemlerinin çözümü
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Olasılık ile ilgili temel kavramlar
2 Rasgele Değişkenler ve dağılımları
3 Bazı kesikli rasgele değişkenler
4 Bazı sürekli rasgele değişkenler
5 İstatistik ile ilgili temel kavramlar ve terminoloji
6 Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri
7 Örnekleme dağılımları ve tahmin etme
8 Nokta ve aralık tahminleri
9 Güven aralıkları, hipotez testleri
10 Doğrusal modeller tanımı, gösterimleri ve amacı
11 Matrisler, vektörler, tersler ve genelleştirilmiş tersler
12 Doğrusal denklem sistemlerinin çözüm
13 Regresyon
14 Regresyon
Kaynaklar
Ders Notu

Öğretim elemanı ders notları

Ders Kaynakları

D. Sengupta, S. R. Jammalamadaka, Linear models: An integrated approach. World scientific, Singapore, 2003                                                                                                                     

F. A. Graybill, An introduction to Linear statistical models, Mc Graw Hill co., New York, 1961.

S. R. Searle, Linear models, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1971.

G. A. F. Seber, Linear regression Analysis. John Wiley, New York, 1977.

S. Puntanen, G. P. H. Styan, J. Isotalo, Matrix tricks for linear models. Springer Heidelberg, 2011.                                                                                                                                   

Meyer, P. L., Introductory probability and statistical applications. Massachusetts:AddisonWesley Pub. Com. 1973.                                                                             

Hogg, R. V., and Craig, A. T., 1978; Introduction to Mathematical statistics, Macmillian Publishing Co., Inc., New York.

Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Uygulamalı Temel İstatistiksel Yöntemler, 2008.                                                           

Yılmaz Akdi, Matematiksel İstatistiğe Giriş, Gazi Kitabevi, 2014.                                                                                           

Fikri AKDENİZ, Olasılık ve İstatistik, Akademisyen kitabevi, Adana, 2014.                                                                         

Özkan Ünver, Hamza Gamgam, Bülent Özkaynak, Temel İstatistik Yöntemler, Seçkin yayıncılık, Ankara, 2016. 

 

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Genel ekonometrik teori bilgisi.
2 Hem temel bilgisayar (word, excel gibi programlarda) hem de en az bir istatistiksel bilgisayar programını (SPSS, Eviews, Gauss, Stata vb.) kullanabilmek
3 Matematiksel, ekonomik, istatistiksel ve ekonometrik olarak analiz etme becerisi kazanmak X
4 Sayısal ve istatistiksel araştırma becerisine ve düşünme becerisine sahip, bunlar doğrultusunda alınacak kararların sonuçlarını tahmin edebilme ve doğru tahminlerde bulunabilme; nedensel ilişkileri göz önünde bulunduran, analitik düşünce yapısına sahip ve stratejik bir yaklaşım geliştirebilme X
5 Gerçek hayattaki ekonomik olaylara ve sorunlara yaklaşımlarında geniş bir perspektiften ekonomik konularda analitik olarak tutarlı fikirler oluşturma ve savunma becerisine sahip olma. X
6 Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerlerin bilincinde olmak
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7
1 Olasılık ile ilgili temel kavramlar 5 5
2 Rasgele Değişkenler ve dağılımları. Bazı kesikli rasgele değişkenle. Bazı sürekli rasgele değişkenler 5 5
3 İstatistik ile ilgili temel kavramlar ve terminoloji. Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri 5 5
4 Örnekleme dağılımları ve tahmin etme. Nokta ve aralık tahminleri. Güven aralıkları, hipotez testleri 5 5
5 Doğrusal modeller tanımı, gösterimleri ve amacı. Regresyon 5 5 5
6 Matrisler, vektörler, tersler ve genelleştirilmiş tersler. Doğrusal denklem sistemlerinin çözümü 5 5
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 50
1. Ödev 20
1. Performans Görevi (Seminer) 30
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ara Sınav 16 1 16
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ödev 10 1 10
Final 28 1 28
Performans Görevi (Seminer) 10 1 10
Toplam İş Yükü 160
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 6,4
Dersin AKTS Kredisi 6