Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Prof. Dr. Vedide Rezan Uslu *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2023, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Öğretim üyesinin çeşitli kaynaklardan derlediği ders notları Introduction to Linear Regression Analysis, Montgomery and Peck Applied regression Analysis, Draper and Smith Uygulamalı Regresyon Analizi, Dursun Aydın,2014

Dersin İçeriği

Regresyon analizindeki temel tanımlar ve kavramlar, basit doğrusal regresyon modeli, model parametrelerinin tahmin edilmesi, en küçük kareler yöntemi, model varsayımları, hipotez testleri ve güven aralıkları, model uyum iyiliği ölçüsü, en küçük kareler tahmin edicilerinin özellikleri, çoklu regresyon, kısmi regresyon katsayıları ve kısmi korelasyonlar.

Dersin Amacı

Regresyon analizi çok değişkenli veri analizleri için en yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel tekniktir. Dersin amacı çok çeşitli disiplinlerde uygulama imkanı bulan bu tekniğin teorik alt yapısını ve uygulamasını öğrenciye tanıtmaktır.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 GirişBasit Doğrusal Regresyon, basit doğrusal regresyon modeli, model parametrelerinin en küçük kareler tahmini.
2 Basit Doğrusal Regresyon, basit doğrusal regresyon modeli, model parametrelerinin en küçük kareler tahmini.
3 En küçük kareler tahminlerinin ve regresyon modeli tahmininin özellikleri
4 Hata varyansının tahmini, Eğim ve kesişim parametrelerine ilişkin hipotez testleri, basit doğrusal regresyonda aralık tahminleri
5 Parametrelere ilişkin güven aralıkları, ortalamaya ilişkin güven aralığı, determinasyon katsayısı, çoklu korelasyon katsayısı
6 Çoklu regresyon modeli, Model varsayımlarının grafiksel yorumu
7 Çoklu regresyon model parametrelerinin en küçük kareler tahmini
8 Ara sınav
9 Çoklu regresyonda hata varyansının tahmini
10 Çoklu regresyonda parametrelere ilişkin güven aralıkları
11 Hipotez testleri
12 Determinasyon katsayısı, çoklu korelasyon katsayısı, Korelasyon ve kısmi korelasyonlar
13 İlave kareler toplamları, kısmi F testleri
14 Model kontrol aşamasında artıkların rolü ve artıklara ilişkin grafikler
15 karesel regresyon analizi
16