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 notları1. Intoduction to Linear Regression Analysis, Montgomery and Peck2. Applied regression Analysis, Draper and Smith3. 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 Lineer Regresyon
2 Alternatif yaklaşımlara olan ihtiyaç
3 Modelin geliştirilmesi
4 En küçük mutlak sapma regresyonu L1 regresyonu
5 L1 regresyonda parametre tahminleri
6 En küçük medyan kareler regresuonu
7 LMS de regresyon katsayılarını tahmini
8 Ara sınav
9 Parametrik olmayan regresyon
10 M regresyonu