dm.ieu.edu.tr
Dersin Adı | |
Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Güz/Bahar |
Ön-Koşul(lar) |
| ||||||||||||||||||||
Dersin Dili | |||||||||||||||||||||
Dersin Türü | Seçmeli | ||||||||||||||||||||
Dersin Düzeyi | - | ||||||||||||||||||||
Dersin Veriliş Şekli | - | ||||||||||||||||||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | |||||||||||||||||||||
Dersin Koordinatörü | - | ||||||||||||||||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | - | ||||||||||||||||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | |
Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | X | |
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Matematiksel ve İstatistiksel Temeller | |
2 | EViews Programına Giriş | |
3 | Regresyon Analizine Genel Bakış | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 1 |
4 | En Küçük Kareler Yöntemi, Regresyon Analizini Kullanma | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 2 ve 3 |
5 | Klasik Model | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 4 |
6 | Hipotez Testi | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 5 |
7 | Çoklu Doğrusal Bağlantı | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 8 |
8 | Heteroskedastik Model | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 10 |
9 | Otokorelasyon | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 9 |
10 | Model Yapısı ve Bağımsız Değişkenleri Seçme | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 6 ve 7 |
11 | İçsellik Problemi ve Araç Değişkenler Yöntemi | |
12 | Zaman Serisi Analizi I | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 12 |
13 | Zaman Serisi Analizi II | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 12 ve 15 |
14 | Panel Veri Analizi | Using Econometrics: A Practical Guide, Bölüm 16 |
15 | Tercihe Bağlı Ek Konu (Zaman Kalması Halinde) | |
16 | Tercihe Bağlı Ek Konu (Zaman Kalması Halinde) |
Ders Kitabı | A.H. Studenmund, Using Econometrics: A Practical Guide (Altıncı Baskı), Prentice Hall. |
Önerilen Okumalar/Materyaller | • Peter E. Kennedy, A Guide to Econometrics (5th Edition) • Jeffrey M. Woolridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach (4th Edition) • Joshua D. Angrist and JornSteffen Pischke, Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion. |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | 2 | 5 |
Portfolyo | ||
Ödev | 5 | 15 |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | 1 | 30 |
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 1 | 20 |
Final Sınavı | 1 | 30 |
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 70 | |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 30 | |
Toplam |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) | 16 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 16 | 2 | |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | 2 | 2.5 | |
Portfolyo | |||
Ödev | 5 | 2 | |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | 1 | 30 | |
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 1 | 10 | |
Final Sınavı | 1 | 15 | |
Toplam | 150 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Temel matematik, uygulamalı matematik ve istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hakim olmak, | |||||
2 | Matematik ve istatistik alanındaki edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilmek, | |||||
3 | Sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilmek, | |||||
4 | Disiplinlerarası yaklaşımla, matematiği ve istatistiği gerçek yaşamda uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek, | X | ||||
5 | Matematiğin kullanıldığı hemen her alanda, gerekli bilgileri edinebilmek ve modelleme yapabilmek ve kendini geliştirebilmek, | X | ||||
6 | Kurduğu modellere ve çözümlere eleştirel bakabilmek, yenileyebilmek, | X | ||||
7 | Kuramsal ve teknik bilgilerini gerek detaylı olarak uzman kişilere, gerekse basit ve anlaşılır bir şekilde uzman olmayan kişilere rahatça aktarabilmek, | |||||
8 | İngilizce’yi ve Avrupa Dil Portföyünden ikinci bir yabancı dili B1 Genel Düzeyinde etkin şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek, | |||||
9 | Matematik ve istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki ez az bir programı etkin şekilde kullanabilmek, | X | ||||
10 | Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket edebilmek, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygulayabilmek, | |||||
11 | Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olmak, | |||||
12 | Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak, | |||||
13 | Edindiği bilgi, beceri ve yetkinlikleri hayat boyu yenileyebilmek, yaşam boyu öğrenme bilincine sahip olmak, | |||||
14 | Matematik ve istatistik alanında edindiği bilgileri ortaöğretim seviyesine uyarlayarak aktarabilmek, | |||||
15 | Matematik ve istatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek. | X |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest