Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5024	ALTERNATİF REGRESYON YÖNTEMLERİ	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇENT NESLİHAN DEMİREL

Dersi Alan Birimler

İstatistik Bütünleşik Doktora
İstatistik Doktora
İstatistik Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Doğrusal Regresyonun varsayımların sağlanmadığı durumlarda ihtiyaç duyulan alternatif regresyon yöntemlerinin temel mantığını ve teorisini öğretmek ve öğrencilerin bu yöntemleri istatistiksel paket programlar yardımı ile uygulayabilmelerini sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Sonuç değişkeni iki ve daha çok kategoriye sahip olduğunda lojistik regresyon modeli oluşturabilme.
2	Parametric olmayan regresyon modeli kurabilme
3	Dayanıklı regresyonun amaçlarını tanımlayabilme
4	Dayanıklı regresyon modeli kurabilme
5	Ridge regresyon modeli kurabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Lojistik Regresyon modeline giriş
2	İkili sonuç değişkeni için regresyon modelinde parametre kestirimi,Bireysel Ödev Hazırlama
3	İkili sonuç değişkeni için lojistik regresyon modelinde parametre yorumu ve model uyum iyiliği testi
4	Çoklu sonuç değişkeni için referans kategorisine dayanan lojistik regresyon modeli,Bireysel Ödev Hazırlama
5	Parametrik olmayan regresyon modeline giriş
6	Regresyon varsayımlarının hafifletilmesi,Bireysel Ödev Hazırlama
7	Monoton regresyon
8	Düzelticiler
9	Dayanıklı regresyona ihtiyaç duyulmasının nedenleri, uç değer türleri, dayanıklı regresyonun amaçları
10	Yüksek kırılma noktasına sahip kestiriciler
11	En küçük kırpılmış kareler regresyonu
12	Ridge regresyonuna giriş, k parametresinin belirlenmesi
13	Kestirim için Ridge regresyonu
14	Ridge regresyonunda çıkarsama

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Thomas P.Rryan
Modern Regression Methods, by, Wiley series, 1996

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev, proje, sunum

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV 1	ÖDEV 1
2	ODV 2	ÖDEV 2
3	ODV 3	ÖDEV 3
4	YSS	YIL SONU SINAVI
5	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + YSS * 0.60
6	BUT	BÜTÜNLEME
7	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + BUT * 0.60

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ödevlerin ve yarıyıl sonu sınavının değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: aylin.alin@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 72

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	3	42
Final Sınavına Hazırlık	1	45	45
Bireysel Ödev Hazırlama	3	20	60
Sunum Hazırlama
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			191

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.6	PK.9	PK.10
ÖK.1	5	5	5	5	5
ÖK.2	5	5	5	5	5
ÖK.3		5		5	5
ÖK.4	5	5	5	5	5
ÖK.5	5	5	5	5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI