ENDÜSTRİ 4.0 (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
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
MAT6022 İstatistik II Güz 3 0 3 8
Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: Tr
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Prof. Dr. İRİNİ DİMİTRİYADİS
Dersin Amacı: Bu dersin amacı temel olasılık ve istatistik bilgisi olan öğrenciye, istatistiğin temel kavramlarını kuramsal yaklaşımlara ağırlık vererek incelemektir.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersi tamamlayan öğrenci istatistiğin belirli ana başlıkları altındaki konuları kuramsal bir yaklaşımla görecek,veri analizi ve değerlendirmesi ile ilgili gerekli alt yapıya sahip olacak, nokta tahmin edicileri ve özelliklerini bilecek, hipotez testleri uygulayabilecek, lineer regresyon ve varyans analizini ve parametrik olmayan testleri problem çözümlerinde kullanabilecektir.

Dersin İçeriği

Olasılık kuramının kısa tekrarı.İstatistik tahminleri, nokta tahmin ediciler ve özellikleri, güvenlik aralığı tahminleri, hipotez testleri, testlerin özellikleri, parametrik olmayan tahmin yöntemleri, lineer regresyon ve varyans analizi, simülasyon.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Olasılık kuramı tekrarı. Kesikli ve sürekli olasılık dağılımları, beklenen değer, varyans ve daha yüksek momentler, moment ve olasılık üreten fonksiyonlar.
2) Tahmin yöntemleri, istatistik kararlar, öncül ve sonsal dağılımlar, eşlenik öncül dağılımlar, rassal toplamlar.
3) Bayes tahmin edicileri, hasar fonksiyonları, maksimum olabilirlik ve moment eşleştirme fonksiyonları.
4) Nokta tahmin edicilerin özellikleri. Yansız, tutarlı ve etkin tahmin ediciler. Yeterlilik, Cramer Rao teoremi. Maksimum olabilirlik tahmin edicilerin özellikleri.
5) Örneklem dağılımları, güvenlik aralıkları, ortalama ve varyansın yansız tahmin edicileri, Fisher bilgi matrisi.
6) Hipotez testleri. Uniform en güçlü testelr. Tek ve çift yönlü testler. Olabilirlik oran testleri.
7) İki ortalama farkın ölçümü, F dağılımı, Bayes sınama yöntemleri.
8) Nitel verileri ve parametrik olmayan yöntemler. Uyumluluk testleri, bağımsızlık ve homojenlik testleri,sağlam kestirim, işaret ve rank testleri.
9) Parametrik olmayan testlere devam. Sıralı istatistikler.
10) Lineer modeller, en küçük kareler yöntemi, tek ve çoklu değişkenli lineer regresyon.
11) Lineer regresyona devam.Değişken ekleme ve değişken çıkarma yöntemi. Bir örnek çözüm.
12) Varyans analizi.
13) Simülasyon, bazı dağılımların simülasyonla elde edilmesi, Markov zincirleri, Markov zinciri Monte Carlo yöntemi.
14) İstatistik karar verme problemleri.

Kaynaklar

Ders Notları: Morris H. DeGroot, Mark, J., Schervish, Probability and Statistics, Thirf edition, 2002, Addison, Wiley
Diğer Kaynaklar: Robert W. Keener, Theoretical Statistics, Topics for a Core Course, Springer Texts in Statistics.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Devam % 0
Laboratuar % 0
Uygulama % 0
Arazi Çalışması % 0
Derse Özgü Staj % 0
Küçük Sınavlar % 0
Ödev 6 % 20
Sunum % 0
Projeler 2 % 30
Seminer % 0
Ara Sınavlar % 20
Ara Juri % 0
Final % 30
Rapor Teslimi % 0
Juri % 0
Bütünleme % 0
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama 0 0 0
Derse Özgü Staj 0 0 0
Arazi Çalışması 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışması 0 0 0
Sunum / Seminer 0 0 0
Proje 2 24 48
Ödevler 6 10 60
Küçük Sınavlar 0 0 0
Ara Juri 0
Ara Sınavlar 1 24 24
Rapor Teslimi 0
Juri 0
Final 1 26 26
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