• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS SEÇMELİ

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Değişken seçim yöntemlerinden Adımsal regresyon, İleriye doğru seçim, geriye dönük eleme ve Olası En İyi alt Küme Seçimi yöntemlerini istatistiksel paket program aracılığı ile uygulayabilme 2   Çoklu Doğrusal Regresyon modeline ait artık analizi sonuçlarını yorumlayabilme 3   Bağımlı değişken üzerinde dönüşüm yapabilme 4   Regresyon çözümlemesinde doğrusal olmayan terimler (polinomal ve trigonometrik) ile model kurabilme 5   Lojistik regresyon çözümlemesi yapabilme 6   Parametrik olmayan regresyon çözümlemesi yapabilme 7   Regresyon analizine ait özel konularda proje hazırlayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli için tekrar. 2 Çoklu regresyon modelinde değişken seçimi ve olası en iyi alt küme seçimi için istatistiksel paket program kullanılması. 3 Etkin Gözlemlerin Belirlenmesi. 4 Artık Analizi grafikleri. 5 Çoklu Regresyonda Dönüşümler. 6 Box-Cox Dönüşümleri. 7 Polinom ve Trigonometrik Terimlerin modele eklenmesi. 8 Arasınav. 9 Parametrik Olmayan Regresyon modelinin kestirimi. 10 Lojistik Regresyon Modelinin kestirimi. 11 Proje sunumları. 12 Proje sunumları. 13 Proje sunumları. 14 Proje sunumları.

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, sınıf içi tartışmalar, ödevler, proje.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 OD Ödev 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.25 + OD * 0.35 + FN * 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU VZ * 0.25 + OD * 0.35 + BUT * 0.40 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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 13 3 39 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 1 12 Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10 Final Sınavına Hazırlık 1 20 20 Ödev Hazırlama 3 10 30 Final Sınavı 1 2 2 Vize Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 115

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 PK.13 PK.14 ÖK.1 ÖK.2 ÖK.3 ÖK.4 ÖK.5 ÖK.6 ÖK.7