| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| Ana Müfredat - 2013 | EKSA7713 | Regresyon Analizi | Seçmeli | 1 | 6,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Tezsiz Yüksek Lisans (II. Öğretim) - Sosyal Bilimler Enstitüsü - Ekonometri
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Bu dersin amacı öğrencilere regresyon hakkında temel bilgi vermektir
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Temel Ekonometrik Kavramlar, Tahmin Teorisi, Tahmincinin Küçük ve Büyük Örnek Özellikleri, Tahmin Yöntemleri, Basit ve Çoklu Regresyon, klasik doğrusal regresyon modeli varsayımından sapmalar, yapısal kırılma, kukla değişkenler, eşanlı denklem sistemleri bu dersin içeriğini oluşturmaktadır.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Teorik ve uygulamalı yaklaşım. Uygulamaya yönelik çalışmalar
Staj Durumu
Yok
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Temel İstatistik, Münevver Turanlı, Selahattin Güriş, İstanbul, 2010. Temel Ekonometri (Damodar Gujarati) Çevirenler: Ümit Şenesen ve Gülay Günlük Şenesen, Literatür Yayıncılık, 2006
Dersin Web Sayfası
yok
Öğrenme Çıktıları
- Temel Ekonometrik Kavramlar ile ilgili fikir sahibi olurlar.
- Tahmin teorisini ve tahmin yöntemlerini bilerek parametre tahmini yapabilirler.
- Regresyon modellerini kurabilirler, kurulmuş ve yeni kuracakları modelleri yorumlayabilir ve modelin geçerliliğini test edebilirler.
- Belirledikleri uygun modellerle ileriye yönelik tahmin yapabilirler.
- Tahmin ettiği modeller için esneklik hesaplayıp, yorumlayabilirler.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Temel Kavramlar |
| 2 | Tahmin Teorisine Giriş, Tahmincinin Küçük ve Büyük Örnek Özellikleri |
| 3 | Tahmin Yöntemleri ve En Küçük Kareler Yöntemi |
| 4 | Basit Regresyon , Parametre Tahmini, Parametre Tahmincilerinin Varyansları |
| 5 | Basit Regresyon , Parametre Tahmini, Parametre Tahmincilerinin Varyansları |
| 6 | Çoklu Regresyon, Parametre Tahmini, Parametre Tahmincilerinin Varyansları |
| 7 | Çoklu Regresyon, Parametre Tahmini, Parametre Tahmincilerinin Varyansları |
| 8 | Çalışma Haftası |
| 9 | Sınav Haftası |
| 10 | Klasik doğrusal regresyon modeli varsayımlarından otokorelasyonun incelenmesi ve Otokorelasyon Testleri |
| 11 | Klasik doğrusal regresyon modeli varsayımlarından otokorelasyonun incelenmesi ve Otokorelasyon Testleri |
| 12 | Klasik doğrusal regresyon modeli varsayımlarından çoklu doğrusal bağlılığın incelenmesi ve çoklu doğrusal bağlılık testleri |
| 13 | Tanımlama Hatalarının İncelenmesi |
| 14 | Yapısal Kırılma Analizi |
| 15 | Kukla değişkenler |
| 16 | Eşanlı denklem sistemleri |
| 17 | Sınav Haftası |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 |
| 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 | 14 | 2 | 28 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 1 | 16 | 16 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| 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 | 13 | 13 |
| 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 |
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ1 | ||||||||||
| ÖÇ2 | ||||||||||
| ÖÇ3 | ||||||||||
| ÖÇ4 | ||||||||||
| ÖÇ5 |