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: 2025, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Applied Regression Analysi - Draper & Smith Linear Regression Analysis- Xin Yan & Xiao Gang Su

Dersin İçeriği

Regresyon çözümlemesinin tanımı, regresyon modeline ilişkin kavramlar ve veri türleri nelerdir; regresyon analizinin çözüm bulduğu problemler; kullanım alanları, regresyon modelinin kavramsal açıklaması, varsayımları, model parametrelerinin tahmin edicilerine ait özellikler, modelin hata terimine ilişkin varsayımları altında bu özelliklerin ispatları, Veri uygulanmaları

Dersin Amacı

Bu dersin amacı güçlü bir istatistiksel teknik olan reggresyon çözümlemesinin theorik alt yapısı ve uygulaması tanıtılması olarak verilebilir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 1- Regresyon analizi tanım ve kavramlar
2 Basit doğrusal regresyon modeli, tanım, varsayımlar, en küçük kareler tahmin yöntemi
3 En küçük kareler tahmin edicilerinin özellikleri
4 Basit doğrusal regresyon modelinin katsayılarına ilişkin aralık tahminleri ve hipotez testleri
5 Çoklu regresyon modeli ve varsayımları
6 Çoklu regresyon modeline ilişkin aralık tahminleri ve hipotez testleri
7 Nitel açıklayıcı değişkenli regresyon analizi çıktı ve yorumları
8 Gerçek veri üzerine Uygulamalar
9 Ara sınav
10 Regresyon analizinin model yapılandırma aşaması
11 11- Alternatif Dayanıklı Regresyon Modelleri
12 Model seçim teknikleri, Kısmi F testi
13 Normallik varsayımının bozulması ve çareleri
14 Regresyon çıktılarında yer alan grafik türleri ve yorumları
15 öğrenci seminerleri