|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Model yapılandırma Problemi
|
Ders Notu
|
|
2
|
İstatistiki yöntem olan Regresyon çözümlemesinde, model uyum iyiliği ölçüsü olarak R-kare nin ve artık kareler ortalamasının önemi
|
Ders Notu
|
|
3
|
Değişken seçim teknikleri
|
Ders Notu
|
|
4
|
Tüm olası regresyonlar ile model seçimi, Mallow?un Cp istatistiği, Artık kareler ortalamalarının ortalamalarına ilişkin yöntem
|
Ders Notu
|
|
5
|
İleriye doğru seçim yöntemi
|
Ders Notu
|
|
6
|
Geriye doğru eleme yöntemi
|
Ders Notu
|
|
7
|
Adımsal Regresyon
|
Ders Notu
|
|
8
|
Adımsal Regresyon
|
Ders Notu
|
|
9
|
Etkinlik analizi
|
Ders Notu
|
|
10
|
Etkin ve aykırı gözlem tespit ölçütleri
|
Ders Notu
|
|
11
|
Artıkların özellikleri ve grafikleri
|
Ders Notu
|
|
12
|
Artıkların normal dağılım grafiği ve diğer artık grafikleri
|
Ders Notu
|
|
13
|
Aykırı değer tespiti için kullanılan grafiksel yaklaşımlar
|
Ders Notu
|
|
14
|
Genel tekrar1
|
Ders Notu
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Tolga ZAMAN
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
Öğretim üyesinin çeşitli kaynaklardan derlediği ders notları
|
|
Yardımcı Kitap
|
Regression Diagnostics, Weisberg
Residuals and Influnce in Regression, Cook and Weisberg
|
|
Dersin Amacı
|
Birçok istatistiksel yöntem birtakım teorik varsayımlara dayanmaktadır. Bu varsayımların geçerli olması halinde en güvenilir sonuçlar elde edilecektir. Hâlbuki gerçek yaşam verileri sıklıkla bu varsayımları sağlayamamaktadır. Öyleyse yapılan analizin geçerliliğini ortaya koymak vu varsayımların sağlanıp sağlanmadığını ortaya koymak gerekmektedir. Bu dersin amacı varsayımların kontrol edilmesine yardımcı olan ve genellikle artıklara dayalı olan bu teknikleri tanıtmaktır.
|
|
Dersin İçeriği
|
Artıkların dağılımsal özellikleri, model kontrolü üzerine yapılan artıklara ilişkin tüm grafikler, model varsayımlarının kontrolü, aykırı değer ve etkin gözlem analizi, model uyum iyiliği ölçütleri, değişken seçim teknikleri.
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
İstatistik bilimindeki kavramsal, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur ve aralarında ilişki kurar.
|
4
|
|
2
|
İstatistiksel veriyi toplar, düzenler; veriyi özetlemek için uygun tablo ve grafikleri oluşturur.
|
5
|
|
3
|
Veriyi çözümleyerek, uygun istatistiksel yöntemi belirler, istatistiksel olarak değerlendirir ve geleceğe yönelik tahmin yapar
|
3
|
|
4
|
Deney tasarlar ve deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz eder ve yorumlar
|
-
|
|
5
|
İstatistik bilimine temel olan Matematik alanında yeterli düzeyde ve İktisat alanında temel düzeyde bilgi sahibi olur
|
3
|
|
6
|
İstatistiki sorunları tanımlar, kanıtlar ve araştırmaya dayalı çözüm önerileri geliştirir
|
3
|
|
7
|
İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanır
|
5
|
|
8
|
Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirir
|
-
|
|
9
|
İstatistik bilimini etkin olarak uygulayabilecek bilgisayar programlama ve istatistik alanındaki hazır yazılımları kullanır
|
-
|
|
10
|
Analitik düşünme becerisine sahip olur
|
3
|
|
11
|
Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma
|
5
|
|
12
|
Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir ve liderlik yapabilir.
|
-
|
|
13
|
Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilir ve kaynak taraması yapabilir.
|
4
|
|
14
|
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verileri toplar, yorumlar, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur
|
5
|