|
|
| EKO6520 | Çok Değişkenli İstatis.Modeller - II | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | EKONOMETRİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Tuba YAKICI AYAN | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu dersin amacı, öğrencilere gerçek yaşam problemlerini anlayıp yorumlama amacıyla uygun çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerini seçme, uygulama ve sonuçları yorumlama yeteneği kazandırmaktır. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | eldeki problem için çok değişkenli analiz yöntemlerinden hangisinin kullanılması gerektiğini belirleyebileceklerdir | 3 | 4,6, | | ÖK - 2 : | verilerin sahip olması gereken özellikleri kontrol edebileceklerdir | 3 | 4,6, | | ÖK - 3 : | yöntemleri uygun verilere doğru şekilde uygulayabileceklerdir | 3 | 4,6, | | ÖK - 4 : | elde edilen sonuçları yorumlayabileceklerdir | 3 | 4,6, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Aşırı ve aykırı gözlemler, Eksik veri sorununun çözüm yöntemleri, Çok değişkenli regresyon, Ayırma analizi, Path analizi, Lojistik regresyon, Kanonik korelasyon. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Aşırı ve/veya aykırı değerli gözlemlerin tanımlanması ve araştırılması. SPSS uygulamaları. | | | Hafta 2 | Eksik veri türleri, eksik veri yapısının incelenmesi, eksik veri sürecinde rastgeleliğin araştırılması. SPSS uygulamaları | | | Hafta 3 | Eksik veri sorununun giderilmesi. SPSS uygulamaları | | | Hafta 4 | Çoklu doğrusal regresyonun varsayımları, Regresyon denkleminin çözülmesi. SPSS uygulamaları | | | Hafta 5 | Çoklu doğrusal regresyonda hipotez testleri, Regresyon katsayıları ve kestirim değerleri için güven aralıkları, Regresyonda model yeterliliğinin belirlenmesi, SPSS uygulamaları | | | Hafta 6 | Çoklu doğrusal regresyon için örnek SPSS uygulamalarına devam. | | | Hafta 7 | Ayırma analizinin varsayımları, türleri ve çözüm yöntemleri. SPSS uygulamaları. | | | Hafta 8 | Ayırma analizi için örnek SPSS uygulamalarına devam. | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Path analizi yöntemi,yöntemin varsayımları, path diyagramının yorumlanması. SPSS uygulamaları. | | | Hafta 11 | Lojistik regresyonun tanımı, tek değişkenli lojistik regresyonda katsayıların tahmin edilmesi, yorumlanması ve test edilmesi. SPSS uygulamaları. | | | Hafta 12 | ödev | | | Hafta 13 | Çoklu lojistik regresyon analizinde katsayıların tahmin edilmesi, yorumlanması ve test edilmesi, model uyumunun ve yeterliliğinin değerlendirilmesi. SPSS uygulamaları. | | | Hafta 14 | Lojistik regresyon analizi için örnek SPSS uygulamalarına devam. | | | Hafta 15 | Kanonik korelasyonların hesaplanması ve yorumlanması, Anlamlılık testleri, SPSS uygulamaları. | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Tabachnick, B., G., Fidell, L. 1996; Using Multivariate Statistics, 3nd ed. , California State University, Northridge. | | | |
| 1 | Alpar, R. 2011; Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık, Ankara. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 04/2024 | 1 | 30 | | Ödev | 12 | 05/2024 | 1 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 06/2024 | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 8 | 14 | 112 | | Arasınav için hazırlık | 12 | 2 | 24 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Ödev | 3 | 2 | 6 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 13 | 3 | 39 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 225 |
|