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

Montgomery,D.C., Peck, E.A., Vining, G.G. ; Introduction to Linear Regression Analysis, Wiley, 5th edition Neter, J. ; Wasserman, W.; Kutner, M.H.; Applied Linear Statistical Models, Irwin, 2nd edition Rawlings J.O.; Applied Regression Analysis, A Research Tool; Wadsworth ve Brooks/Cole

Dersin İçeriği

Regresyon ve modellerin kurulması, Lineer regresyon modellerinin parametrelerini tahmin etmek, Parametreler üzerine güven aralığı kurmak, Sonuçları test etmek.

Dersin Amacı

Klasik istatistik yöntemlerinin varsayımlarının (özellikle normallik ve aykırı değer duyarlılığı) bozulduğu durumlarda, güvenilir çıkarımlar yapılmasını sağlayan sağlam istatistiksel yöntemleri öğretmek. Özellikle Regresyon çözümlemesi içeriği ile ilgili sağlam teknikler hakkında öğrencilere doktora seviyesinde bilgi vermek.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Klasik istatistik yöntemlerinin sınırlılıkları Aykırı değerler ve etkileri Sağlam istatistik nedir?
2 Klasik OLS’in duyarlılığı
3 Sağlam regresyon kavramı
4 En küçük medyan kareler regresyonu
5 En az kırpılmış kareler regresyonu
6 Mutlak sapmaların medyanı
7 Teorik Ara sınav
8 L-estimator ve R-estimator kavramları
9 M-regresyon, MM ve S tahminciler
10 Model seçiminde sağlam yaklaşımlar
11 Sağlam Mahalanobis uzaklığı, Çok değişkenli aykırı değer tespiti
12 Uygulama ve yorumlama
13 gerçek veri uygulamaları