Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Regresyon Analizi 2IST312235300
ÖnkoşullarYok
YarıyılBahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik Lisans Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Matematik Lisans Programı
Seçmeli @ Moleküler Biyoloji ve Genetik Lisans Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüGülhayat Gölbaşı Şimşek
Dersi Veren(ler)Gülhayat Gölbaşı Şimşek
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı, öğrencilerin veri özellikleri ve model varsayımlarını dikkate alarak regresyon yöntemleriyle veri modelleme becerilerini geliştirme yeterliklerini kazanmalarını sağlamaktır.
Dersin İçeriğiKalıntı analizi; kategorik bağımsız değişkenler; gösterge değişkenler; açıklayıcı değişkenlerin seçimi; sapan değerler; etkili gözlemler; çoklu doğrusal bağlantı; Ridge regresyon; robust regresyon; parametrik olmayan regresyon; lojistik regresyon.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Neter, J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C.J., and Wasserman, W. Applied Linear Regression Models, Fifth edition, McGraw-Hill, IRWIN, 2005.
  • [1] Dalpiaz, D. Applied Statistics with R, online book (https://book.stat420.org/)
  • [2] Draper, N. R., and Smith, H. Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons Inc., 1998.
  • [3] Fox, J. Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, Third Edition, Sage, 2016.
  • [4] Hastie, T., Tibshirani, R., and Friedman, J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, Springer, 2009 (https://hastie.su.domains/ElemStatLearn/).
  • [5] Montgomery, D.C., Peck, E.A, and Vining, G.G. Introduction to Linear Regression Analysis, Third edition, John Wiley
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Çoklu regresyon modelini kurabilecek ve elemanlarını yorumlayabileceklerdir.
  2. Gösterge değişkenli ve etkileşim terimli modelleri tahmin edebileceklerdir.
  3. Bir veri setindeki yüksek kaldıraç, sapan ve etkili değerleri teşhis edeceklerdir.
  4. Çoklu doğrusal bağlantı problemini teşhis edeceklerdir.
  5. Sabit varyans ve normal dağılım varsayımlarını kontrol edeceklerdir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Konu Anlatımı: Kalıntı analizi (doğrusallık, sabit varyans). Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Doğrusallık ve sabit varyans için farklı senaryolar ile simülasyon verisi oluşturularak üretilen grafiklerin tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Kalıntı grafiklerinin oluşturulması, doğrusallık ve sabit varyans varsayımları bölümlerinin okunması Kaynak: Ders Kitabı, 100-113.
2Konu Anlatımı: Kalıntı analizi (sapan değerler, normallik, bağımsızlık. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Sapan değerler, normal dağılım ve bağımsızlık için simülasyon verisi ile üretilen grafiklerin tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Sapan değerlerin tespiti, normallik araştırması ve hataların bağımsızlığı bölümlerinin okunması. Kaynak: Ders Kitabı,114-129.
3Konu Anlatımı: Dönüşümler. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Dömüşümlerin avantaj ve dezavantajlarının örnek veri setleri üzerinde tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. Kısa Sınav 1 (15 dk.): Ders sonunda, derste işlenen konuları içeren bir kısa sınavın yapılması. 1. Değişkenlerde yapılabilecek dönüşümlerin ve BoxCox dönüşümlerinin okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 129-134.
4Konu Anlatımı: Kategorik bağımsız değişkenler, gösterge değişkenler. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Gösterge değişkenleri kullanılmasında ve kodlanmasında oluşabilecek sorunların tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (45 dk): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Kategorik bağımsız değişkenler ve bu değişkenlerin regresyon modellerinde bağımsız değişken olarak kullanma yöntemlerinin okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 313-320.
5Konu Anlatımı: Yüksek mertebeden modeller, etkileşim etkileri. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Kategorik bağımsız değişkenlerin ve nicel bağımsız değişkenlerin etkileşim etkilerinin modele dahil edilmesinin tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Polinom modeller ve etkileşim etkilerinin okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 294-313, 321-323.
6Konu Anlatımı: Çoklu doğrusal bağlantı ve etkileri. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Çoklu doğrusal bağlantıya neden olan durumların tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. Kısa Sınav 2 (15 dk.): Ders sonunda, derste işlenen konuları içeren bir kısa sınavın yapılması. 1. Çoklu doğrusal bağlantı probleminin belirlenmesi ve modele etkileri bölümlerinin okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 278-293, 406-409.
7Konu Anlatımı: Çoklu regresyonda model seçimi. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Hangi modellerin nasıl karşılaştırılabileceğinin tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Genel model seçim kriterleri bölümünün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 343-360.
8Ara Sınav 1
9Konu Anlatımı: Değişken seçiminde adımsal yöntemler, ileriye doğru seçme, geriye doğru çıkarma. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Model karmaşıklığının modele etkilerinin tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. Kısa Sınav 3 (15 dk.): Ders sonunda, derste işlenen konuları içeren bir kısa sınavın yapılması. 1. Bağımsız değişken seçme yöntemlerinin okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 361-382.
10Konu Anlatımı: Bağımlı değişkende sapan değer araştırması, Studentize artıklar. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Sapan değerlerin modele etkilerinin tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Bağımlı değişkende sapan değer bölümünün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 390-397.
11Konu Anlatımı: Bağımsız değişkende sapan değer araştırması, şapka matrisi ve kaldıraç değerleri. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. Kısa Sınav 4 (15 dk.): Ders sonunda, derste işlenen konuları içeren bir kısa sınavın yapılması. 1. Bağımsız değişkende sapan değer araştırması bölümünün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 398-400.
12Konu Anlatımı: Etkili gözlemlerin tespiti. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Etkili gözlemlerin model tahminleri üzerrindeki etkisi. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Etkili gözlemler bölümünün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 400-406.
13Öğrenci sunumlarının dinlenmesi. Konu Anlatımı: Ridge regresyon. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Diğer cezalı regresyon yöntemlerinin tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Ridge regresyon bölümünün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 431-436.
14Öğrenci sunumlarının dinlenmesi. Konu Anlatımı: Robust ve parametrik olmayan regresyonun temelleri. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Parametrik olmayan regresyonun makina öğrenmesindeki öneminin tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Robust ve parametric olmayan regresyon bölümlerinin okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 437480.
15Öğrenci sunumlarının dinlenmesi. Konu Anlatımı: Lojistik Regresyon. Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Lojistik regresyonun makina öğrenmesindeki öneminin tartışılması. Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Bilgisayar programları kullanılarak örnek uygulama yapılması. 1. Lojistik regresyon bölümünün okunması. Kaynak: Ders Kitabı, 563-590.
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği410
Ödev120
Sunum/Jüri110
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 Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması143
Derse Özgü Staj
Ödev120
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği42
Projeler
Sunum / Seminer15
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)125
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok