Anasayfa » Akademik Birimler » Fen-Edebiyat Fakültesi » İstatistik Bölümü » Dersler » Uygulamalı Regresyon Yöntemleri
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Uygulamalı Regresyon YöntemleriIST512337.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Veri Bilimi ve Büyük Veri Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüGülhayat Gölbaşı Şimşek
Dersi Veren(ler)Gülhayat Gölbaşı Şimşek
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıRegresyon yöntemleri hakkında bilgi vererek, gerçek ve sentetik veride uygulamalarını yapmaktır
Dersin İçeriğiKlasik Doğrusal Regresyon Modeli Ve Varsayımları; Doğrusal Regresyon Modelinde Tahmin Ve Çıkarsama; Temel Bileşenli Regresyon; Ridge Regresyon; Elastik Net Regresyon; Genelleştirilmiş Maksimum Entropi Regresyon; Kısmi En Küçük Kareler Regresyon; Kantil Regresyon; Kernel Regresyon, Cox Regresyon; Lojistik Regresyon; Bayesyen Regresyon; Destek Vektör Regresyon; Sınıflama Ve Regresyon Ağaçları
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • D.C. Montgomery, E.A. Peck and G.G. Vining, Introduction to Linear Regression Analysis, Third edition, John Wiely & Sons Inc., 2006
  • Thomas P. Ryan, Modern Regression Methods, 2nd Edition, Wiley-Interscience, 2008
  • T. Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning, 2nd Edition, Springer, 2009
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Farklı modelleme yöntemlerinin gerekliliğini kavrama
  2. Farklı modelleme yöntemlerinin çeşitliliğini kavrama
  3. Farklı regresyon modellerini uygulayabilme
  4. Gerçek veride model sonuçlarını yorumlama
  5. Farklı modelleme yöntemlerinin sonuçlarını karşılaştırma

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Klasik Doğrusal Regresyon Modeli ve Varsayımları1: Bölüm 3
2Doğrusal Regresyon Modelinde Tahmin ve Çıkarsama1: Bölüm 3
3Temel Bileşenli Regresyon1: Bölüm 11
4Ridge Regresyon, Elastik Net Regresyon2: Bölüm 12, 3: Bölüm 3,5
5Genelleştirilmiş Maksimum Entropi Regresyon3: Bölüm 18
6Kısmi En Küçük Kareler Regresyon3: Bölüm 18
7Kantil Regresyon2: Bölüm 10
8Ara Sınav 1
9Kernel Regresyon3:Bölüm 6
10Cox Regresyon1: Bölüm 14, 2: Bölüm 15
11Lojistik Regresyon1: Bölüm 14
12Bayesyen Regresyon1: Bölüm 11
13Destek Vektör Regresyon3:Bölüm 12
14Sınıflama ve Regresyon Ağaçları3:Bölüm 9
15
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev120
Sunum/Jüri120
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması133
Derse Özgü Staj
Ödev190
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer110
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)122
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)124
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok