Lisans
Fen-Edebiyat Fakültesi
Matematik-Bilgisayar
Anlık RSS Bilgilendirmesi İçin Tıklayınız.Düzenli bilgilendirme E-Postaları almak için listemize kaydolabilirsiniz.


Regresyon Analizi

Ders KoduYarıyıl Ders Adı T/U/L Türü Öğrenim Dili AKTS
MB8008 Regresyon Analizi 2/2/0 SA Türkçe 5
Dersin Amacı
Regresyon değişkenleri arasındaki ilişkiyi araştırmak ve verilerin modelini kurup analizini yapmaktır.
Ön Koşullar Lineer Cebir, Olasılık-İstatistik derslerini almış olmak.
Eş Koşullar Yok
Özel Koşullar Yok
Öğretim Üyeleri Yrd. Doç. Dr. Hikmet ÇAĞLAR
Asistanlar Yok
Ders Gün,Saat ve Yeri Salı 13:00-15:45; Derslik: Bilgisayar Lab. I, Perşembe 09:00-10:45; Derslik: Bilgisayar Lab. I
Görüşme Saatleri ve Yeri Cuma 13:00-15:00, 3-A-09 Ofis.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ders karşılklı tartışılarak yapılacak. Dersin işlenişi teoriden daha çok uygulamalı yapılacaktır. Dersin uygulamaları bilgisayar lab.da yapılacaktır.
Temel Kaynaklar Regression analysis. Franklin A.Graybill,  Hariharan l.Iyer

Modern Regression Methods Thomas P.Ryan

                            
Diğer Kaynaklar yok
Haftalık Ders Programı
Hafta Dersin İçeriği Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta korelasyon,regresyon modelleri Sözlü ve yazılı anlatım
2. Hafta Basit lineer regresyon Sözlü ve yazılı anlatım
3. Hafta Matlab lab.
4. Hafta Regresyon testler Sözlü ve yazılı anlatım
5. Hafta matlab lab.
6. Hafta çok değişkenki lineer regresyon ve matris formulasyon Sözlü ve yazılı anlatım
7. Hafta matlab lab.
8. Hafta ara sınav yazılı sınav
9. Hafta regresyon hatalar,testler,çoklu korelasyon Sözlü ve yazılı anlatım
10. Hafta matlab lab.
11. Hafta değişken seçimi Sözlü ve yazılı anlatım
12. Hafta özel tip regresyon denklemleri,yapay değişkenler Sözlü ve yazılı anlatım
13. Hafta genelleştirilmiş lineer modeller, lineer olmayan regresyon Sözlü ve yazılı anlatım
14. Hafta matlab lab.
15. Hafta Final sınavı yazılı sınav
16. Hafta Final sınavı yazılı sınav
17. Hafta Final sınavı yazılı sınav
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri Adet Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar) 2 40
Kısa sınav(lar) 2 5
Ödevler / Dönem Ödevi / Sunum 1 5
Derse Devam / Katılım 14 5
Final 1 45


ÖÇ-1Regresyon analizi konusunda teorik ve uygulamalı bilgileri sahiptir.
ÖÇ-2Verilerin lineer ve lineer olmayan modelini kurar.
ÖÇ-3Bir regresyon modelinde modeli ve hataları analiz ve test eder.
ÖÇ-4Öğrenilen analizleri gerçek verilere uygular.
ÖÇ-5Matlab programını etkin olarak kullanır.
Program Çıktıları
PÇ-1Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
PÇ-2Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak verileri yorumlar ve değerlendirir.
PÇ-3Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarındaki problemleri saptar, tanımlar, analiz eder; araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.
PÇ-4Matematik disiplinine sahip olarak, bilgisayarın işleyiş mantığını anlar ve hesaba dayalı düşünme yeteneği kazanır.
PÇ-5Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında karşılaşılan problemleri çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak etkin bir biçimde çalışır.
PÇ-6En az bir yabancı dil bilgisine ve Türkçe, sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisine sahiptir.
PÇ-7Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
PÇ-8Mesleki etik ve sorumluluk bilincindedir.
PÇ-9Bağımsız davranma, inisiyatif kullanma ve yaratıcılık becerisine sahiptir.
PÇ-10Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincine sahiptir ve mesleki bilgi ve becerilerini sürekli olarak geliştirir.
PÇ-11Alanı ile ilgili sahip olduğu bilgi birikimini toplum yararına kullanır.
Alan Yeterlilikleri Matrisi
Program Çıktıları - Öğrenim Çıktıları Matrisi
--
 PÇ 1PÇ 2PÇ 3PÇ 4PÇ 5PÇ 6PÇ 7PÇ 8PÇ 9PÇ 10PÇ 11
ÖÇ 1           
ÖÇ 2           
ÖÇ 3           
ÖÇ 4           
ÖÇ 5