DERS TANITIM BİLGİLERİ


Dersin Adı
Olasılık Teorisi ve Matematiksel İstatistik
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
STAT 601
Güz
3
0
3
7.5
Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Zorunlu
Dersin Düzeyi
Doktora
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Dersin amacı olasılık teorisi kavramlarını sağlamaktır. Ayrıca ayrık rassal olaylar ve bunların dağılımlarını odaklayan öğrenciler için bir çok olasılık teorisi ve matematiksel istatistik tanımları içerir.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Olasılık hesaplamalarının temel esaslarını tanımlayabilecektir.
  • Olasılık aksiyomlarının nasıl kullanıldıklarını gösterebilecektir.
  • Koşullu olasılık ve bağımsızlık gibi kavramları kullanabilecektir.
  • Tahminci bulma yöntemleri ile nokta tahmini yapabilecektir.
  • Tahminci özellikleri ile tahmincileri değerlendirebilecektir.
  • Hipotez bulma yöntemleri ile hipotez testi yapabilecektir.
  • Aralık tahmini bulma yöntemleri ile aralık tahmini yapabilecektir.
Ders Tanımı Olasılık 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.
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Olasılık teorisi ve aksiyomatik temelleri "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
2 Rasgele değişkenler ve dağılım fonksiyonları "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
3 Dönüşümler ve beklentiler "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
4 Çoklu rasgele değişkenler, ortak ve marjinal dağıtımları "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
5 Rasgele örneğin özellikleri "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
6 Veri azaltılması ilkeleri, olabilirlik fonksiyonu "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
7 Nokta tahmini, tahminci bulma "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
8 Ara sınav
9 Nokta tahmini, tahminci değerlendirilmesi "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
10 Hipotez testleri bulma yöntemleri "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
11 Hipotez testleri değerlendirme yöntemleri "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
12 Asimptotik dağılımlar "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
13 Aralık tahminleri, aralık tahmincilerini bulma "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
14 Aralık tahminleri, aralık tahmincilerini değerlendirme "Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128
15 Dersin gözden geçirilmesi
16 Final Sınavı
Ders Kitabı

"Statistical Inference" by G.Casella and R.Berger, Cengage Learning, 2nd Edition, 2001. ISBN-13: 978-0534243128

Önerilen Okumalar/Materyaller

"A First course in Probability" by S.Ross, Prentice Hall, 6th edition, 2001. ISBN-13: 978-0130338518  

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
1
10
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
15
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
1
45
Toplam

Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
3
55
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
1
45
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

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
1
13
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
15
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
1
30
Final Sınavı
1
35
    Toplam
225

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Yüksek lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, teorik matematik ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek, , derinleştirmek ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaştırmak,

X
2

Matematik ve İstatistikte orijinal, bağımsız ve kritik düşünme yeteneklerine sahip olmak ve teorik kavramlar geliştirebilmek,

X
3

Matematik ve İstatistikteki problemleri tanıyabilme ve doğrulayabilme yeteneğine sahip olmak,

X
4

Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı matematik ve istatistik yöntemlerini yeni problemlerin analiz ve çözümümde uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek,

X
5

Uygulamalı Matematiğin ve istatistiğin kullanıldığı hemen her alanda, uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek, sonuçlandırıp, raporlayabilmek,

X
6

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, yenileyebilmek, ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilmek,

X
7

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında analizlerini ve önerdiği yöntemleri, uzman kişilere, bilimsel nitelikte aktarabilmek,

X
8

Ulusal ve uluslararası (İngilizce) akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek, alanındaki ve alan dışındaki bilimsel toplantılara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarımda bulunabilmek,

X
9

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve en az ikisini etkin şekilde kullanabilmek,

X
10

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunmak,

X
11

Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek, karşılaştığı toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunların çözümüne katkıda bulunup ve bu değerlerin gelişimini desteklemek,

X
12

Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak,

X
13

Matematik ve istatistiğn kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları yorumlayıp geliştirebilmek,

X
14

Matematik ve İstatistik bilinmlerinin gelişmesinde ve kaynaşmasında  yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, diğer bilim dallarının gelişmesindeki etkileri açısından değerlendirebilmek, tartışabilmek, inceleyebilmek,

X
15

Uygulamalı Matematik  ve İstatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir bilimsel çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek.

X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest