GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
9102115271998 Linear Modeller I Seçmeli Ders Grubu 1 1 8,00

Dersin Seviyesi

Yüksek Lisans

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Dersin Amacı

Doğrusal modeller, analizleri ve yorumlanmaları konusunda detaylı bilgi kazanmaktır

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Prof. Dr. Hülya Atıl

Öğrenme Çıktıları

1 Doğrusal olmayan modelleri öğrenir
2 En iyi regresyon denkleminin seçimini kavrar
3 Çoklu regresyon ve matematiksel model kurmayı kavrar
4 Regresyon analizini öğrenir

Öğretim Sistemi

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Giriş; Genelleştirilmiş ters matrisler; Dağılışlar ve kuadratik formlar; Tek değişkenli ve çok değişkenli normal dağılış, Khi-kare, F ve T dağılışları, kuadratik formların dağılışları; Regresyon (Tam ranklı model): Basit doğrusal regresyon, tahminleme yöntemleri; Regresyon analizinde yorumlama; Uyum yetersizliği ve saf hata, doğrusal modellere matris yaklaşımı; Genel doğrusal regresyon modeli; Hataların incelenmesi; Karmaşık modeller; Transformasyonlar, yalancı değişkenler; En iyi regresyon denkleminin seçimi; Çoklu regresyon ve matematiksel model kurma; Doğrusal olmayan modeller

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konular (Teorik) Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ön Hazırlık
1 Giriş
2 Genelleştirilmiş ters matrisler: Matris operasyonları, ters matrisler, simetrik matrisler, lineer eşitliklerin çözümü
3 Dağılışlar ve kuadratik formlar: Momentler, lineer transformasyonlar, çok değişkenli yoğunluk fonksiyonu, moment çıkaran fonksiyonlar
4 Tek değişkenli ve çok değişkenli normal dağılış, Khi-kare, F ve T dağılışları, kuadratik formların dağılışları
5 Regresyon (Tam ranklı model): Basit doğrusal regresyon, tahminleme yöntemleri (en küçük kareler, genelleştirilmiş en küçük kareler, en yüksek olabilirlik, en iyi doğrusal sapmasız tahminleyici (BLUE))
6 Regresyon analizinde yorumlama
7 Uyum yetersizliği ve saf hata, doğrusal modellere matris yaklaşımı
8 Ara sınavı
9 Genel doğrusal regresyon modeli: Ekstra kareler toplamı ve kısmi F testleri
10 Hataların incelenmesi: Grafikler, hatalar arasındaki korelasyonlar, sapan gözlemler, Durbin-Watson test yöntemi
11 Karmaşık modeller: Polinomiyal modeller, çoklu regresyon
12 Transformasyonlar, yalancı değişkenler
13 En iyi regresyon denkleminin seçimi: Tüm mümkün regresyonlar, geriye doğru eliminasyon, ileriye doğru seliminasyon, stepwise regresyon, stagewise yöntemleri
14 Çoklu regresyon ve matematiksel model kurma
15 Doğrusal olmayan modeller
16 Yıl sonu sınavı

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1. Draper, N.R., Smith, H., 1981. Applied Regression Analysis. 2nd ed., John-Wiley & Sons, New York. 2. Searle, S.R., 1970. Linear Models. John-Wiley & Sons, New York. 3. Box, G.E.P., Draper, H., 1987. Empirical Model-Building and Response Surfaces. John-Wiley & Sons, New York. 4. Neter, J., Wasseman, W., Kunte, M.H., 1990. Applied Linear Statistical Models, 3rd ed., Irwin, Inc., USA.

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Staj Durumu

Yok

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
Derse Katılım 14 3 42
Problem Çözümü 7 3 21
Bireysel Çalışma 14 2 28
Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma 4 20 80
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 20 20
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 30 30
Toplam İş Yükü (saat) 225

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7
ÖÇ 1 2 3 3 2 2 2 3
ÖÇ 2 4 4 4 3 2 3 3
ÖÇ 3 4 3 3 3 3 4 4
ÖÇ 4 4 4 3 3 3 4 4
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek