| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İleri Regresyon Analizi | IST5110 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Elif Tuna |
| Dersi Veren(ler) | Ali Hakan Büyüklü |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Regresyon modelleri konusunda öğrencilere yüksek lisans seviyesinde bilgi vermek. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Doğrusal regresyon modelleri. Kalıntı analizi. Varsayımlardan sapmaların teşhis ve tedavi edilmesi. Doğrusal olmayan modeller. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler Regresyon analizinden çıkarımları öğrenirler.
- Öğrenciler Görsel yöntemlerle kalıntı analizini öğrenirler.
- Öğrenciler Varsayımlardan sapmaları öğrenirler
- Öğrenciler Çoklu doğrusal bağlantı ve Ridge regresyonu öğrenirler.
- Öğrenciler Otokorelasyonu öğrenirler.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Temel Regresyon Analizi. Yalın Regresyon Analizinde tahmin ve hipotez testleri | Neter, Wasserman, Kutner, s 21-108 |
| 2 | Çoklu Regresyon, Tahmini, Hipotez Testleri ve Güven Aralıkları | Montgomery,Peck,Vining, s 67-119 |
| 3 | Model Uygunluğunun Test Edilmesi, Kalıntı Analizi | Montgomery,Peck,Vining, s 129-165 |
| 4 | Model Uygunluğunun Düzeltilmesi için Dönüşümler ve Tartılandırmalar, Genelleştirilmiş ve Tartılı En Küçük Kareler | Montgomery,Peck,Vining, s 171-202 |
| 5 | Kaldıraç Etkisi olan ve Etkili Gözlemler için Diagnostikler, Cook's D, DFFITS, DFBETAS, COVRATIO | Belsley,Kuh,Welsch, kitap bölüm 1-2 |
| 6 | Polinomiyal Regresyon Modelleri | Montgomery,Peck,Vining, s 223-254 |
| 7 | Nonparametrik Regresyon Modelleri | Çağlayan, Kitap bölüm 1-2 |
| 8 | Vize sınavı. | Genel tekrar |
| 9 | Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller, Lojistik Regresyon Modelleri, Poisson Regresyon | Montgomery,Peck,Vining, s 421-462 |
| 10 | Çoklu doğrusal bağlantı, Kaynakları ve Etkileri, Diagnostikleri, Çoklu Doğrusal Bağlantıyı Giderme Yöntemleri | Montgomery,Peck,Vining, s 285-323 |
| 11 | Değişken seçimi ve Model Kurma | Montgomery,Peck,Vining, s 327-367 |
| 12 | Zaman serilerinde Regresyon Analizi | Montgomery,Peck,Vining, pp 474-496 |
| 13 | Doğrusal olmayan Regresyon. | Neter, Wasserman, Kutner, pp 466-490 |
| 14 | Robust Regresyon | Montgomery,Peck,Vining, s 500-510 |
| 15 | Karma Etkili Modeller | Rawlings, Pantula, Dickey, s 573-589 |
| 16 | Final sınavı. | Genel tekrar |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 2 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 40 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 2 | 20 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
