| Ders Bilgileri |
|
| Dersin Adı |
: |
Regresyon Teorisi |
|
| Dersin Kodu |
: |
IEM 729 |
|
| Dersin Türü |
: |
Seçmeli |
|
| Dersin Aşaması |
: |
İkinci Aşama (Yüksek Lisans) |
|
| Dersin Yılı |
: |
1 |
|
| Dersin Dönemi |
: |
Güz (16 Hafta) |
|
| Dersin AKTS Kredisi |
: |
6 |
|
| Eğitici(ler)nin Adı |
: |
Dr.Öğr. ÜyesiDr. GÜLSEN KIRAL
|
|
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
: |
Değişkenler arası ilişkilerin araştırılması
Değişkenler arası ilişkilere dayanarak modeller kurulması
Kurulan modellerden hareketle tahmin ve analizler yapılması
|
|
| Dersin Veriliş Şekli |
: |
Örgün (Yüz Yüze) |
|
| Dersin Önkoşulları |
: |
Yok |
|
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar |
: |
Yok |
|
| Dersin Amacı |
: |
Lisans, Yüksek Lisans öğretimi içerisinde gerekli teorik alt yapıyı oluşturmak, Kamu ve Özel Sektörde karşılaşabilecekleri verilerin analizlerini yapabilmek, analiz sonuçlarını yorumlayabilecek düzeyde bilgi, beceri ve pratikliliğin kazanılması |
|
| Dersin İçeriği |
: |
Değişkenler arası ilişkiler ,korelasyon analizi, basit doğrusal regresyon, çoklu regresyon, regresyon modellerinin geçerliliği ve güvenilirliği, eğrisel regresyon, Doğrusal regresyon modeli varsayımları ve bu varsayımlardan sapma halleri |
|
| Dersin Dili |
: |
Türkçe |
|
| Dersin Yeri |
: |
Yüksek Lisans Derslikleri (1. Blok)
Bilgisayar Lab.(1. Blok) |
|
|
Ders Planı |
| Hafta | Konu | Öğrencinin Ön Hazırlığı | Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri |
|
1 |
Regresyon analizine giriş; Regresyon analizinin tanımı ve amaçları; Regresyon analizinde veri türleri Regresyon ve Korelasyon Analizi
|
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
2 |
Basit Doğrusal Regresyon; Regresyon katsayılarının EKKY (En Küçük Kareler Yöntemi) ile tahmini |
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
3 |
Regresyon modelinin ve katsayıların standart hatası, anlamlılık testleri ve güven aralıkları Varyans analizi |
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
4 |
Korelasyon katsayısı, belirlilik katsayısı ve bunların anlamlılık testleri |
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
5 |
Çoklu Regresyon; Çoklu regresyon modelinin varsayımları Hataların normal dağılımı |
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
6 |
Katsayıların geçerlilik ve güvenilirliklerinin araştırılması, esneklik katsayıları,Çoklu determinasyon katsayısı, |
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
7 |
Ara Sınav |
|
|
|
8 |
Regresyon modelinin geçerliliği için Varyans analizi,Doğrusal olmayan basit ve çoklu regresyon modelleri Otokorelasyon |
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
9 |
Rassal hata terimi (artıklar- kalıntılar) ile ilgili varsayımlar, hata teriminin normalliği varsayımının incelenmesi |
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
10 |
Otokorelasyon probleminin tespiti ve çözüm yolları Çoklu doğrusal bağlantı problemi |
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
11 |
Sabit Varyans varsayımı (Homoskedasite), değişken varyans (Heterodskedasite) halinin ortaya çıkardığı sorunlar ve çözüm yolları Sabit varyans
|
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
12 |
Çoklu Doğrusal Bağlantı problemi ve çözüm yolları Örnek |
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
13 |
Çoklu doğrusal regresyon modellerinde modele dahil edilecek değişkenlerin seçiminde alternatif yöntemler Kukla değişkenli modeller
|
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
14 |
Regresyon modellerinin çözümünde paket program uygulamaları Bağımlı kukla değişkenli modeller
|
kaynak kitaptan ilgili bölümleri okuyun .bilgisayar kitabından ön inceleme yapın |
düz anlatım ve bilgisayar uygulama |
|
15 |
Ödev sunumu |
|
|
|
16/17 |
Final |
|
|
|
|
| Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı |
| No | Temel Öğrenme Kazanımı | Katkısı* |
|
1 |
Ekonometri kavramlarını açıklar |
2 |
|
2 |
İktisadi alt yapıya sahip olup iktisadi modeller oluşturur |
1 |
|
3 |
Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller |
4 |
|
4 |
Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapma, kıyaslama, değerlendirebilme ve yorumlama becerisine sahiptir |
4 |
|
5 |
Veri toplar, düzenler ve analiz eder |
4 |
|
6 |
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili ileri düzey paket programlarını kullanabilir |
4 |
|
7 |
Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanır, elde ettiği bilgileri sentezler ve etkin biçimde sunar |
4 |
|
8 |
Türkçeyi ve en az bir yabancı dili akademik yaşamın ve iş yaşamının gereklerine uygun biçimde kullanır |
4 |
|
9 |
Geleneksel yaklaşım, uygulama ve yöntemleri sorgular, gerekli gördüğü durumlarda yeni çalışma yöntemleri geliştirir ve uygular |
3 |
|
10 |
Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri tanır ve uygular |
1 |
|
11 |
Modeli tutarlı tahmin eder ve sonuçlarını analiz edip yorumlar |
4 |
|
12 |
Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alır, liderlik yapar ve etkin biçimde çalışır |
2 |
|
13 |
İstatistik, yöneylem araştırması ve Matematik bilgilerini tanımlar |
3 |
|
14 |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler |
2 |
|
15 |
Güncel konuları takip eder, iktisadi ve sosyal olaylara ilişkin verileri yorumlar |
3 |
|
16 |
İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde anlar ve yorumlar; kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder |
2 |
| * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir. |
|
|