MAT5018 İstatistik IBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZLİ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZLİ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
MAT5018 İstatistik I Güz
Bahar
3 0 3 12
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: Türkçe
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Prof. Dr. İRİNİ DİMİTRİYADİS
Opsiyonel Program Bileşenleri: Yok
Dersin Amacı: Bu dersin amacı öğrenciye temel istatistiksel yöntemler konusunda altyapı oluşturmaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenci, olasılık ve istatistiğin temel kavramlarını bilecek, moment ve moment olasılık çıkaran fonksiyonları kullanabilecek, rastgele değişkenlerin dağılım fonksiyonlarını ve özelliklerini bilecek, istatistik verileri tanımlayabilecek ve teorik fonksiyon uyumlaması yapabilecek, istatistiksel tahminler ve hipotez testlerini yorumlayabilecek, tek değişkenli ve çok değişkenli regresyon analizlerinin anlamını özümseyecektir.

Dersin İçeriği

İstatistik veri toplama ve grafiksel gösterimi, olasılık, rastgele değişkenler ve dağılımları, moment ve moment çıkarma yöntemleri, Normal dağılım, yaklaşımlar ve Merkez Limit teoremi, istatistik tahminler, güven aralıkları ve hipotez testleri, lineer regresyon analizi.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Istatistiksel veri analizi. İstatistik veri toplama ve grafiksel gösterimi. Histogram, yüzdelik grafikleri, kutu diyagramları. Ortalama, varyans ve çarpıklık ölçümleri.
2) Olasılık teorisi tekrarı. Rastlantı değişkeni tanımı, özellikleri, beklenen değer, varyans ve daha yüksek momentler.
3) Kesikli ve sürekli rastgele değişkenlerin dağılımları. Binom, Poisson, üstel, gamma, Normal ve Chi-kare dağılımları.
4) Normal dağılım, Normal dağılım altında alan bulma, uygulamaları, diğer dağılımların Normal yaklaşımları. Momentler ve moment ve olasılık çıkaran fonksiyonlar.
5) Örneklem dağılımları. Merkez limit teoremi.
6) İstatistiksel tahmin. Nokta tahmin edicilerin özellikleri. Moment ve en büyük olabilirlik tahmin edicileri. İstatistik veriyi olasılık dağılımlarına eşleştirme.
7) Güven aralıkları,iki ortalama arası fark, oran, varyans ve varyansların oranı için güven aralıklarının hesaplanması.
8) Hipotez testleri.Küçük ve büyük örneklem testleri.
9) Hipotez testlerine devam. Hata türleri, testlerin gücü.
10) Lineer modeller ve en küçük kareler yöntemi ile tahmin. Tek değişkenli lineer regresyon.
11) Tek değişkenli lineer regresyona devam. Uygulama örnekleri.
12) Çok değişkenli lineer regresyona giriş.
13) Çok değişkenli lineer regresyona devam.
14) Geniş çaplı gerçek örnek çözümü.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Mathematical Statistics with Applications, Mendenhall, Scheaffer, Wackerly, Wadsworth International Student Edition.

Probability and Statistics for Engineers 8th edition Ronald E Walpole.
Diğer Kaynaklar:

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 4 % 15
Projeler 1 % 5
Ara Sınavlar 2 % 40
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 55
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 45
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 3 42
Proje 1 16 16
Ödevler 4 10 40
Küçük Sınavlar 4 5 20
Ara Sınavlar 2 10 20
Final 1 20 20
Toplam İş Yükü 200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Matematik ile ilgili kavramları özümseyebilme ve bu kavramları ilişkilendirebilme. 2
2) Temel matematiksel beceriler (problem çözme, akıl yürütme, ilişkilendirme, genelleme) ve bu becerilere dayalı yetenekler edinebilme. (Rasyonel düşünme tekniği kazandırabilme) 3
3) Eleştirel ve yaratıcı düşünmenin ve problem çözme becerilerinin gelişimi için uygun yöntem ve tekniklerle etkinlikler düzenleyebilme.
4) Çalışma hayatı ve sosyal yaşam ile ilgili konularda bireysel ve takım çalışmaları yapabilme. 3
5) Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve konulara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme.
6) Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme. 2
7) Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme.
8) Farklı disiplinlerin yaklaşım ve bilgilerini Matematikte kullanabilme. 3
9) Matematik alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayabilme, çözüm yöntemi geliştirebilme, çözebilme, sonuçları değerlendirebilme ve gerektiğinde uygulayabilme.
10) Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilme ve çözümleri taşıyabilme, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceleme ve yorumlama. 2
11) Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek 2
12) Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek