| 1 |
Lineer Regresyon Modelleri: Model Tanımı, Basit ve Çoklu Lineer Regresyon Modelinde Parametrelerin Tahmini, |
|
|
|
| 2 |
Lineer Regresyon Modelleri: Hata Varyansının Tahmini, Parametre Tahmin Edicilerinin Varyansları ve Tahmin Edicileri, Uyum Değerinin ve Varyansının Tahmin Edilmesi, Regresyon Katsayılarının Yorumu |
|
|
|
| 3 |
Lineer Regresyon Modelleri İçin Çıkarım, Normal Lineer Regresyon Modelleri, Parametreler İçin Hipotez Testi ve Güven Aralığı, Uyum Parametresi İçin Güven Aralığı, Lineerliğe Uyumunun Anlamlılık Testi |
|
|
|
| 4 |
Normal Olmayan Lineer Regresyon Modellerine İhtiyaç, Lineer Modellerin Uygun Olmadığı Durumlar ve Örnekler, Genelleştirilmiş Normal Lineer Model Hipotez Testi: Büyük Örnek Asimptotik Sonuçları |
|
|
|
| 5 |
Normal Olmayan Lineer Modellerde Parametre Tahmini: En Çok Olabilirlik Yöntemi, Skor Fonksiyonu, Skor Denklemi, Gözlenen Bilgi, Beklenen Bilgi |
|
|
|
| 6 |
Birden Fazla Parametreler İçin En Çok Olabilirlik, Skor Fonksiyonu, Skor Denklemi, Gözlenen Bilgi, Beklenen Bilgi, Fisher Skorlama Algoritması |
|
|
|
| 7 |
En Çok Olabilirlik Tahmin Edicilerinin Özellikleri, Hipotez Testi: Büyük Örnek Asimptotik Sonuçları |
|
|
|
| 8 |
üven Aralıkları: Tek Parametreler İçin Güven Aralıkları, İç-İçe Olmayan Modeller Arasında Karşılaştırma: AIC ve BIC, GLM Yapısı: Rastgele Bileşen, Üstel Dağılım Modelleri |
|
|
|
| 9 |
Üreten Fonksiyonlar, Sistematik Bileşen, Link Fonksiyonu, GLM Tanımı, Birin Sapma ve Yayılım Modeli Formu, Birim Sapma ve Toplam Sapmanın Dağılımı |
|
|
|
| 10 |
Genelleştirilmiş Lineer Modeller: Tahmin, Fisher Skorlama Algoritması |
|
|
|
| 11 |
Artık Sapma, Yayılım Parametresinin Tahmini |
|
|
|
| 12 |
GLM: Çıkarım |
|
|
|
| 13 |
İç İçe Geçmiş Modelleri Karşılaştırmak İçin Olabilirlik Oranı Testleri |
|
|
|
| 14 |
Yayılım Parametresi Bilinmediğinde Katsayılar İçin İstatistiksel Çıkarım |
|
|
|
| 15 |
Final Sınavı |
|
|
|
