İST433 - Ekonometri I

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ

FEN FAKÜLTESİ

İSTATİSTİK VE BİLGİSAYAR BİLİMLERİ

(2026-2027) Ders Bilgi Formu

Ders Adı	Kodu	Yarıyıl	T+U Saat	AKTS	Z / S
Ekonometri I	İST433	7	3 + 0	5,0	Seçmeli

Birim Bölüm	İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri - Lisans ()
Amaç	Öğrencilere hem akademik kariyerde hem de çalışma yaşamında gerekli olacak temel ekonometri bilgilerini vermektir. Ders, ekonomik teorilerin analiz edilmesi ve modellenmesi için gerekli yöntemleri, teknikleri ve araçları sağlamayı hedefler. Bunun yanısıra elde edilen sonuçların iktisat teorileriyle uyumluluğunun ve tutarlılıklarının değerlendirilmesi için farklı test yöntemlerini sunmaktadır.
Ders İçeriği	Ekonometrinin tanımı, kapsamı ve bölümleri. Basit Doğrusal Regresyon Modeli, Örnek ve Anakütle Regresyon Fonksiyonu Kavramı, Regresyon Modellerinin Fonksiyonel Kalıpları. Ekonometrik Çözümlemede Kullanılan Verilerin Niteliği ve Kaynakları, Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Varsayımları, Regresyon-Nedensellik, Regresyon-Korelâsyon, Regresyon ve Varyans Çözümlemesi. En Küçük Kareler Tahmin Edicilerinin Türetilmesi ve Özellikleri, Tahminlerin Anlamlılığının İstatistiksel Bakımdan Sınanması, Çoklu Regresyon Modeli, Küçük ve Büyük Örnek Özellikleri. Eviews'in Temelleri. Basit regresyon denkleminin tahmini. Orijinden geçen regresyon denklemi, yapısal istikrar testi, regresyon denkleminin fonksiyonel biçiminin testi, Regresyon denklemiyle öngörü
Ders Veren	Serpil TÜRKYILMAZ

Hafta	Konu
2	Ekonometrinin Tanımı, Ekonometrik Model ve Hata Terimi, Değişkenler, Veri Çeşitleri, Ekonometrik Model Çeşitleri, İstatistiksel tahmin teorisi: Tahmin, Tahminci, Tahmincinin Özellikleri
3	İstatistiksel tahmin teorisi (Devam): Tahmin Yöntemleri, Aralık Tahmini, Hipotez Testleri Basit Doğrusal Regresyon a giriş
4	Basit Doğrusal Regresyon (Devam): Temel varsayımlar, Parametrelerin Tahmini, Parametre Tahmincilerinin Kovaryansı, Varyansları, Aralık Tahmini, Belirlilik Katsayısı, t-Testi, F-Testi
5	Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli, Matrislerle Gösterilmesi, Aralık Tahmini, Belirlilik Katsayısı, Düzeltilmiş Belirlilik Katsayısı, t-Testi, F-Testi
6	Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri: Kuadratik, Tam Logaritmik, Doğrusal Logaritmik, Ters Model vb.
7	Kukla Değişkenler, Tek Kukla Bağımsız Değişkenli Modeller, İki Kukla Bağımsız Değişkenli Modeller
8	Yapısal Değişiklik ve Testleri
9	Regresyon Modellerinde Ölçme ve Tanımlama Hataları
10	Varsayımlardan Sapmalar: Otokorelasyon, Sebepleri, Sonuçları, Belirlenmesi ve Giderilmesi Testleri
11	Varsayımlardan Sapmalar: Değişen Varyans, Sebepleri, Sonuçları, Belirlenmesi ve Giderilmesi Testleri
12	Varsayımlardan Sapmalar: Çoklu Doğrusal Bağıntı (Bağlılık), Sebepleri, Sonuçları, Belirlenmesi ve Giderilmesi Testleri
13	Model Seçimi, Alternatif Modellerin Karşılaştırılması
14	Nitel Tercih Modelleri, Logit, Probit Model

Ders İş Yükü	Çalışma Türü / Öğretim Metotlar	Süresi (Saat)	Sayısı
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim	Sınıf Dışı Çalışma	3	14
Dinleme ve anlamlandırma	Ders	3	14
Ara Sınav 1		8	1
Ödev 1		5	2
Kısa Sınav 1		3	5
Final		10	1
Ders İş Yükü:		127
AKTS (Ders İş Yükü / 25.5):		4,98

Program Çıktıları
1	İstatistiksel analizlerde yararlanılan teknikleri etkin biçimde kullanabilme becerisine sahiptir.
2	Elde edilen verilerin istatistiksel analizinde kullanılacak uygun yöntemlere karar verebilme, uygulayabilme ve istatistik alanındaki açık kaynak ve hazır yazılımları kullanabilme yeteneğine sahiptir.
3	İstatistik ve Bilgisayar bilimleri alanındaki problemlerin çözümünde matematiği etkin olarak kullanabilme becerisine sahiptir.
4	Rasgelelik olgusu içeren olayları veya süreçleri olasılıksal olarak modelleme ve çıkarımda bulunabilme becerisine sahiptir.
5	Bilgisayar teknolojilerindeki gelişmeleri izleyebilme ve bu teknolojileri etkin bir biçimde kullanabilme ve yeni bir programlama dili öğrenme becerisine sahiptir.
6	Problemlerin çözümüne ilişkin algoritmalar tasarlayabilme, programlama dillerini ve bilgisayar biliminin temel prensip ve yöntemlerini uygulayabilme yeteneğine sahiptir.
7	Ekip çalışmalarında görev ve sorumluluk alabilme, sosyal ve etik sorumluluklarının farkında olma bilincine sahiptir.
8	Yaratıcı, bilimsel ve eleştirel düşünebilme, bağımsız ve birlikte çalışabilme yeteneğine sahiptir.
9	Türkçe ve yabancı dilde alanındaki bilgileri ve kaynakları takip edebilme ve paylaşabilme becerisine sahiptir.
10	İstatistiksel verilerin toplanması, modellenmesi, yorumlanması, doğrulanması, sonuçların karar süreçlerine entegre edilmesi ve yayımlanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik sorumluluk hakkında farkındalığa sahiptir.
11	Türkçeyi ve en az bir yabancı dili, sözlü ve yazılı olarak iletişimde etkin bir biçimde kullanabilme becerisine sahiptir.
12	Disiplinler arası iletişim becerilerine sahiptir.
13	Verilerin elde edilmesinde veya analiz edilmesinde karşılaşılan problemleri bilimsel yaklaşımlarla çözebilme becerisine sahiptir.
14	Sağlık, spor, ekonomi, ziraat vs. gibi disiplinler arası alanlara ilişkin verilerin analiz edilmesinde ilgili alandaki kişilere danışmanlık desteği verebilme becerisine sahiptir.
15	Mesleki bilgi ve becerilerini alandaki güncel çalışmaları takip ederek geliştirebilme yeteneğine sahiptir.

Ders Öğrenme Çıktısı - Program Çıktıları (1 -5 Puan Aralığı)

Ders Öğrenme Çıktısı	PÇ 1	PÇ 2	PÇ 3	PÇ 4	PÇ 5	PÇ 6	PÇ 7	PÇ 8	PÇ 9	PÇ 10	PÇ 11	PÇ 12	PÇ 13	PÇ 14	PÇ 15
İktisadi olaylara ait istatistikî verileri derleyip, uygun tahmin ve test yöntemlerini uygulayıp analiz eder	5	5	3	1	4	3	3	3	4	5	1	4	5	4	3
İktisadi olaylar arasındaki ilişkileri açıklayıp ileriye yönelik tahminler yapar ve sonuçları yorumlar	5	5	2	1	4	3	3	3	4	5	1	4	5	4	3
Regresyon modeli tahmini yapar, katsayıları yorumlar, model uygunluğunu test eder.	5	5	3	1	4	3	3	3	4	4	1	4	5	4	3
Regresyon modeli varsayımlarından sapmaları bilir, test eder, düzeltir.	5	5	2	1	3	2	3	3	4	2	1	4	5	4	3
Ortalama Değer	5	5	2,5	1	3,75	2,75	3	3	4	4	1	4	5	4	3

https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/375031