Ders karşılklı tartışılarak yapılacak. Dersin işlenişi teoriden daha çok uygulamalı yapılacaktır. Dersin uygulamaları bilgisayar lab.da yapılacaktır.
Temel Kaynaklar
Statistics, J. T. McClave, T. Sincich, 13th Edition.
Regression analysis. Franklin A.Graybill, Hariharan l.Iyer
Modern Regression Methods Thomas P.Ryan
Diğer Kaynaklar
yok
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta
Korelasyon, regresyon modelleri
Sözlü ve yazılı anlatım
2. Hafta
Basit lineer regresyon
Sözlü ve yazılı anlatım
3. Hafta
Matlab/Python
lab.
4. Hafta
Model Varsayımları
Sözlü ve yazılı anlatım
5. Hafta
Matlab/Python
lab.
6. Hafta
Korelasyon Katsayıları ve Determinasyon
Sözlü ve yazılı anlatım
7. Hafta
Matlab/Python
lab.
8. Hafta
Ara sınav
yazılı sınav
9. Hafta
Regresyon hatalar, testler, çoklu korelasyon,
Model ile Tahmin Yapmak
Sözlü ve yazılı anlatım
10. Hafta
Matlab/Python
lab.
11. Hafta
Çoklu Regresyon Modeli,
Birinci Mertebeden Modeller
Sözlü ve yazılı anlatım
12. Hafta
Çoklu Regresyon Modeli Oluşturma
Sözlü ve yazılı anlatım
13. Hafta
Quadratik ve Diğer Yüksek Mertebeden Modeller
Sözlü ve yazılı anlatım
14. Hafta
Matlab/Python
lab.
15. Hafta
Final sınavı
yazılı sınav
16. Hafta
Final sınavı
yazılı sınav
17. Hafta
Final sınavı
yazılı sınav
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri
Adet
Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar)
1
40
Final
1
60
ÖÇ-1
Regresyon analizi konusunda teorik ve uygulamalı bilgileri sahiptir.
ÖÇ-2
Verilerin lineer ve lineer olmayan modelini kurar.
ÖÇ-3
Bir regresyon modelinde modeli ve hataları analiz ve test eder.
ÖÇ-4
Öğrenilen analizleri gerçek verilere uygular.
ÖÇ-5
Matlab programını etkin olarak kullanır.
Program Çıktıları
PÇ-1
Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
PÇ-2
Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak verileri yorumlar ve değerlendirir.
PÇ-3
Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarındaki problemleri saptar, tanımlar, analiz eder; araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.
PÇ-4
Matematik disiplinine sahip olarak, bilgisayarın işleyiş mantığını anlar ve hesaba dayalı düşünme yeteneği kazanır.
PÇ-5
Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında karşılaşılan problemleri çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak etkin bir biçimde çalışır.
PÇ-6
En az bir yabancı dil bilgisine ve Türkçe, sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisine sahiptir.
PÇ-7
Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
PÇ-8
Mesleki etik ve sorumluluk bilincindedir.
PÇ-9
Bağımsız davranma, inisiyatif kullanma ve yaratıcılık becerisine sahiptir.
PÇ-10
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincine sahiptir ve mesleki bilgi ve becerilerini sürekli olarak geliştirir.
PÇ-11
Alanı ile ilgili sahip olduğu bilgi birikimini toplum yararına kullanır.
