ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi


  • Ders Tanımı
  • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Regresyon Analizi I İST301 GÜZ 2+2 Z 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Regresyon çözümlemesinin tanımını ve hangi alanlarda kullanıldığını bilir.
    2-Regresyon çözümlemesi sonuçlarını yorumlar.
    3-Regresyon çözümlemesi varsayımlarını iyi bilir ve artıklar üzerinden model kontrol aşamasını uygular.
    4-Regresyon çözümlemesinin SPSS ve MINITAB gibi evrensel paket programlarındaki uygulamasını yapar.
    5-Değişkenler arasındaki sebep sonuç ilişkisini yorumlar.
  • AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
  • EtkinlikKatkı Yüzdesi

    (100)

    SayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
    Ders Süresi (Hafta x Ders Saati)14456
    Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)14456
    Ödevler2021530
    Kısa Süreli Sınavlar (sınav + hazırlık) 0000
    Ara Sınavlar (sınav + hazırlık)3012020
    Proje0000
    Laboratuar 0000
    Yarıyıl Sonu Sınavı (sınav + hazırlık) 5013030
    Diğer 0000
    Toplam İş Yükü(Saat)   192
    Toplam İş Yükü(Saat)/ 30 (s)     6,4 ---- (6)
    Dersin AKTS Kredisi   6
  • Ders Akışı
  • Hafta Konular Ön Hazırlık
    1 Giriş Ders Notu
    2 Basit Doğrusal Regresyon, basit doğrusal regresyon modeli, model parametrelerinin en küçük kareler tahmini. Ders Notu
    3 En küçük kareler tahminlerinin ve regresyon modeli tahmininin özellikleri Ders Notu
    4 Hata varyansının tahmini, Eğim ve kesişim parametrelerine ilişkin hipotez testleri, basit doğrusal regresyonda aralık tahminleri Ders Notu
    5 Parametrelere ilişkin güven aralıkları, ortalamaya ilişkin güven aralığı, determinasyon katsayısı, çoklu korelasyon katsayısı Ders Notu
    6 Çoklu regresyon modeli, Model varsayımlarının grafiksel yorumu Ders Notu
    7 Çoklu regresyon model parametrelerinin en küçük kareler tahmini Ders Notu
    8 Ara Sınav
    9 Çoklu regresyon model parametrelerinin en küçük kareler tahmini Ders Notu
    10 Çoklu regresyonda hata varyansının tahmini Ders Notu
    11 Çoklu regresyonda parametrelere ilişkin güven aralıkları Ders Notu
    12 Hipotez testleri Ders Notu
    13 Determinasyon katsayısı, çoklu korelasyon katsayısı, Korelasyon ve kısmi korelasyonlar Ders Notu
    14 İlave kareler toplamları, kısmi F testleri Ders Notu
    15 Artıklar Ders Notu
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Koordinatör Dr. Öğr. Üyesi Tolga ZAMAN
    Dersi Verenler -
    Ders Yardımcıları -
    Kaynaklar 1. Intoduction to Linear Regression Analysis, Montgomery and Peck
    Yardımcı Kitap 2. Applied regression Analysis, Draper and Smith 3. Uygulamalı Regresyon Analizi, Dursun Aydın,2014
    Dersin Amacı Regresyon analizi çok değişkenli veri analizleri için en yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel tekniktir. Dersin amacı çok çeşitli disiplinlerde uygulama imkanı bulan bu tekniğin teorik alt yapısını ve uygulamasını öğrenciye tanıtmaktır.
    Dersin İçeriği Regresyon analizindeki temel tanımlar ve kavramlar, basit doğrusal regresyon modeli, model parametrelerinin tahmin edilmesi, en küçük kareler yöntemi, model varsayımları, hipotez testleri ve güven aralıkları, model uyum iyiliği ölçüsü, en küçük kareler tahmin edicilerinin özellikleri, çoklu regresyon, kısmi regresyon katsayıları ve kısmi korelasyonlar.
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster