1. DERS Ä°ÃERÄ°ÄÄ° Dersin Adı ve Kodu: IST 372 Regresyon Analizi 2 ...
1. DERS Ä°ÃERÄ°ÄÄ° Dersin Adı ve Kodu: IST 372 Regresyon Analizi 2 ...
1. DERS Ä°ÃERÄ°ÄÄ° Dersin Adı ve Kodu: IST 372 Regresyon Analizi 2 ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
<strong>1.</strong> <strong>DERS</strong> İÇERİĞİ<br />
<strong>Dersin</strong> Adı <strong>ve</strong> <strong>Kodu</strong>: <strong>IST</strong> <strong>372</strong> <strong>Regresyon</strong> <strong>Analizi</strong><br />
2. TANIM<br />
Bu derste regresyon teorisi <strong>ve</strong> uygulamaları üzerinde durulmaktadır. Ders kapsamında<br />
basit doğrusal regresyon, korelasyon <strong>ve</strong> belirtme katsayıları, çoklu regresyon, çoklu<br />
korelasyon <strong>ve</strong> çoklu belirtme katsayıları, düzeltilmiş belirtme <strong>ve</strong> kısmi korelasyon<br />
katsayısı, doğrusal olmayan regresyon modelleri <strong>ve</strong> doğrusallığı sağlayan dönüşümler,<br />
göstermelik değişken, çoklu doğrusal regresyon modelinde değişken seçimi <strong>ve</strong> model<br />
kurma, hipotez testleri <strong>ve</strong> gü<strong>ve</strong>n aralıkları, artıkların incelenmesi, değişen varyanslılık<br />
sorunu, çoklu bağlantı, özilişki sorunu konuları incelenmektedir.<br />
3. SEVİYE<br />
Amaçlar: Bu derste amaç, bağımlı <strong>ve</strong> bağımsız değişkenlere yönelik kurulan ilişkileri<br />
açıklayan en iyi matematiksel modellerinin kurulması <strong>ve</strong> bu modelin tahminlere yönelik olarak<br />
kullanılmasıdır.<br />
Referans/ Kaynak Kitaplar : A Second Course in Statistics: Regression Analysis,<br />
Fifth Edition ,William MENDENHALL; Terry SINCICH<br />
4. ZORUNLU YA DA SEÇMELİ <strong>DERS</strong><br />
Bu ders zorunlu bir derstir.<br />
5. <strong>DERS</strong> SORUMLUSU<br />
Dr. Özlem Aydın
2<br />
Hafta 1<br />
Hafta 2<br />
Hafta 3<br />
Hafta 4<br />
Hafta 5<br />
Hafta 6.<br />
Hafta 7<br />
Hafta 8<br />
Hafta 9<br />
Hafta 10<br />
Hafta 11<br />
Hafta 12<br />
Hafta 13<br />
Hafta 14<br />
6. İŞLENİŞ VE PLAN<br />
Bu ders 14 haftadan oluşan bir dönemlik bir derstir. Ders içeriğinin haftalara göre<br />
dağılımı aşağıdaki biçimdedir:<br />
<strong>Regresyon</strong> analizine giriş; <strong>Regresyon</strong> analizinin tanımı <strong>ve</strong><br />
amaçları; <strong>Regresyon</strong> analizinde <strong>ve</strong>ri türleri MENDENHALL, s: 1-90<br />
Basit Doğrusal <strong>Regresyon</strong>; <strong>Regresyon</strong> katsayılarının EKK<br />
2<br />
yöntemiyle tahmini; Model varsayımları; σ nin tahmini <strong>ve</strong> MENDENHALL, s: 91-120<br />
gü<strong>ve</strong>n aralığı; β parametresinin tahmini <strong>ve</strong> gü<strong>ve</strong>n aralığı<br />
Korelasyon katsayısı <strong>ve</strong> gü<strong>ve</strong>n aralığı; Belirleyicilik<br />
katsayısı; Anlamlılık testleri; Tahminlere yönelik olarak MENDENHALL, s: 121-172<br />
modellerin kullanılması<br />
Çoklu <strong>Regresyon</strong>; Çoklu regresyon modelinin varsayımları<br />
2<br />
EKK yöntemi; σ nin tahmini <strong>ve</strong> gü<strong>ve</strong>n aralığı; β<br />
MENDENHALL, s: 173-192<br />
parametrelerinin tahmini <strong>ve</strong> gü<strong>ve</strong>n aralıkları<br />
Çoklu belirleyicilik katsayısı (R 2 ); Varyans analizi <strong>ve</strong> F testi;<br />
Tahminlere yönelik olarak modellerin kullanılması MENDENHALL, s: 193-272<br />
Model Geliştirme<br />
MENDENHALL, s: 273-287<br />
Kantitatif <strong>ve</strong> kalitatif değişkenler içeren modeller<br />
MENDENHALL, s: 288-346<br />
Artıkların <strong>Analizi</strong>; Artıkların çizimi; Eşit olmayan<br />
varyansların incelenmesi MENDENHALL, s: 377-394<br />
Normallik varsayımlarının incelenmesi <strong>ve</strong> normal<br />
dağılmama sorunu; Aykırı değerler; Artıkların korelasyonu MENDENHALL, s: 394-450<br />
ARASINAV<br />
Çoklu bağıntının incelenmesi; Çoklu bağıntı tanımı<br />
Çoklu bağıntının nedenleri; Çoklu bağıntının etkileri; Çoklu MENDENHALL, s: 347-360<br />
bağıntının giderilmesi<br />
Çoklu doğrusal regresyon modellerinde değişken seçimi;<br />
Tüm olası alt kümeler yöntemi; Adımsal yöntemler MENDENHALL, s: 252-263<br />
Çoklu doğrusal regresyon modellerinde değişken seçimi;<br />
Tüm olası alt kümeler yöntemi; Adımsal yöntemler MENDENHALL, s: 252-263<br />
<strong>Regresyon</strong> analizi için SPSS uygulamaları
3<br />
7. ÖĞRETME VE ÖĞRENME METODLARI<br />
Bu ders kapsamında konu anlatımına ek olarak ders içi uygulamalara yer <strong>ve</strong>rilecektir.<br />
Uygulamalar ayrıca SPSS programında incelenecek <strong>ve</strong> çıktılar yorumlanacaktır.<br />
8. DEĞERLENDİRME<br />
Öğrencilerin derse düzenli olarak devam etmeleri gerekmektedir. dönem içinde %70<br />
devam zorunluluğunu sağlayamayan öğrenciler final sınavına alınmamaktadır.<br />
Değerlendirmede 1 arasınav yapılacak <strong>ve</strong> yılsonu notuna %40 etki edecektir. Final<br />
sınavı %40 <strong>ve</strong> ödevler ile quizler %20 etki edecektir.<br />
Eğitim Dili : <strong>Dersin</strong> eğitim dili Türkçe’dir.
Change language