| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| İstatistik-YL-2015 | IST7015 | Regresyon Analizi II | Seçmeli | 1 | 8,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Tezli Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - İstatistik
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Gerçek veri üzerinde uygun olan regresyon modelini belirleyebilmek ve elde edilen sonuçları yorumlayabilmek.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Regresyon varsayımlarının test edilmesi, Genelleştirilmiş en küçük kareler regresyonu, Ağırlıklandırılmış en küçük kareler regresyonu, Ridge Regresyon, Temel Bileşenler Regresyonu, Lasso Regresyonu, Elastiknet regresyonu, Sağlam regresyon.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Sınıfta yüzyüze anlatma tekniği. R programlama dili kullanılarak laboratuvar ortamında uygulamalar. Tartışma.
Staj Durumu
Yok
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Introduction to Linear Regression Analysis,Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vinning
Dersin Web Sayfası
-
Öğrenme Çıktıları
- Farklı regresyon modellerini tanır ve veriye uygun olan modeli belirleyebilir. Farklı regresyon modelllerini tanır ve veriye uygun olan modeli belirleyebilir.
- Kurduğu model için uygun değişkenleri belirleyebilir.
- Çoklu bağlantı problemini teşhiş edebilir. Bu durumda kullanılacak olan regresyon modellerini uygulayabilir.
- Kaldıraç ve etkili gözlemleri teşhis edebilir.
- Sağlam regresyonu uygulayabilir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Kaldıraç ve etkili gözlemlerin tespitinin önemi,Cook uzaklığı, DFFITS ve DFBETAS ölçütleri |
| 2 | Polinomial regresyon modelleri |
| 3 | Kukla değişkenler ve bazı uygulamalar |
| 4 | Model kurma problemi, değişken seçimi için yöntemler |
| 5 | Çoklu bağlantı problemi ve etkileri |
| 6 | Çoklu bağlantı teşhis yöntemleri |
| 7 | Çoklu bağlantı teşhis yöntemleri |
| 8 | Ara Sınav Haftası |
| 9 | Çoklu bağlantı problemi ile ilgili yöntemler |
| 10 | Ridge regresyon |
| 11 | Ridge regresyon |
| 12 | Temel bileşenler regresyonu |
| 13 | Temel bileşenler regresyonu |
| 14 | Sağlam regresyon |
| 15 | Sağlam regresyon |
| 16 | Ders Çalışma Haftası |
| 17 | Yarı Yıl Sonu Sınavı |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 15 | 6 | 90 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 30 | 30 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 30 | 30 |
| Teorik Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |