Anasayfa » Akademik Birimler » Fen-Edebiyat Fakültesi » İstatistik Bölümü » Dersler » İstatistikte Matematiksel Yöntemler
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
İstatistikte Matematiksel Yöntemler IST511437.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim)
Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüGülder Kemalbay
Dersi Veren(ler)Gülder Kemalbay
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı olasılık ve istatistik teorisi kavramlarını sağlamaktır.
Dersin İçeriğiOlasılık aksiyomları, Koşullu olasılık ve Bağımsızlık, Rasgele değişkenler, Ortak dağılım fonksiyonları, Sıra istatistikleri, Yeterlilik İlkeleri, Limit Teoremleri, Veri azaltılması ilkeleri, Nokta tahmini, Hipotez testleri, Aralık tahminleri.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Statistical Inference, G.Casella and R.Berger, Thomson Information/Publishing, 2nd Edition, 2001.
  • A first course in Probability, S.Ross, Prentice Hall, 8th Edition, 2009.
  • Ders Notları
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler olasılık hesaplamalarının temel esaslarını tanımlayabilir,
  2. Olasılık hesaplamalarının temel esaslarını tanımlayabilir,
  3. Tahminci bulma yöntemleri ile nokta tahmini yapabilir,
  4. Tahminci özellikleri ile tahmincileri değerlendirebilir,
  5. Hipotez bulma yöntemleri ile hipotez oluşturabilir ve hipotez test edebilir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Olasılık teorisi ve Aksiyomatik Temelleri Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 1
2Rasgele değişkenler ve dağılım fonksiyonları Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 1
3Dönüşümler ve Beklentiler Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 2
4Çoklu rasgele değişkenler, Ortak ve Marjinal Dağılımları Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 4
5Rasgele örneğin özellikleri Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 5
6Veri azaltılması ilkeleri, Olabilirlik fonksiyonu Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 6
7Nokta tahmini, Tahminci bulma Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 7
8Ara Sınav 1
9Nokta tahmini, Tahminci Değerlendirilmesi Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 7
10Hipotez Testleri bulma yöntemleri Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 8
11Hipotez Testleri Değerlendirme Yöntemleri Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 8
12Aralık tahminleri, Aralık tahmincilerini bulma Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 9
13Aralık tahminleri, Aralık tahmincilerini bulma Statistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 9
14Asimptotik HesaplamalarStatistical Inference, G.Casella and R.Berger; Bölüm 10
15Konu Tekrarı ve Uygulamaları
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev130
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
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 Çalışması136
Derse Özgü Staj
Ödev118
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)150
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok