Dersin Adı | İstatistik |
Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
MATH 504 | Güz/Bahar | 3 | 0 | 3 | 7.5 |
Ön-Koşul(lar) | Yok | |||||
Dersin Dili | İngilizce | |||||
Dersin Türü | Seçmeli | |||||
Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans | |||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | ||||||
Dersin Koordinatörü | - | |||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Olasılık ve istatistiğin finans uygulamaları için gerekli temel konularını tanıtmak ve uygulamak. |
Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | İstatistiğin finans uygulamalarının tanıtıldığı bu derste istatiksel tahmin metodu, istaiksel analiz metodu ve olasılık teknikleri anlatılmaktadır. Bu teknikler, uygulamalı olarak gösterilmektedir. |
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları | |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Olasılık ve modeller | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
2 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
3 | Rassal örneklem ve özellikleri | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
4 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
5 | Örneklem dağılımı | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
6 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
7 | Tahmin metotları | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
8 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
9 | Hipotez testleri | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
10 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
11 | Regresyon ve korelasyon | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
12 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
13 | Varyans analizi | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
14 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
15 | Dersin gözden geçirilmesi | |
16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. Hard Cover ISBN: 978-0-387-20270-9 |
Önerilen Okumalar/Materyaller | “Introduction to Mathematical Statistics” by Hogg, Craig, and McKean. Prentice Hall, 6th Edition, 2004. ISBN-13: 978-0130085078 “Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics” by Bickel, and Doksum. Prentice Hall, 2nd Edition, 2014. ISBN-13: 978-1498723800
|
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | ||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | 1 | 20 |
Proje | ||
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 1 | 30 |
Final Sınavı | 1 | 50 |
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 2 | 50 |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
Toplam |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) | 16 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 6 | 84 |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Portfolyo | |||
Ödev | |||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | 1 | 20 | |
Proje | |||
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 1 | 35 | |
Final Sınavı | 1 | 38 | |
Toplam | 225 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | ||||
2 | Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | X | ||||
3 | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular, değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. | X | ||||
4 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. | X | ||||
5 | Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | X | ||||
6 | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. | X | ||||
7 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. | X | ||||
8 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir, bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | ||||
9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | X | ||||
10 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | X | ||||
11 | Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların bilgisayar mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. | X | ||||
12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest