UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZLİ) | |||||
Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey |
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. |
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. |
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. |
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. |
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. |
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: |
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 |
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 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |