Türkçe | English
FEN FAKÜLTESİ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
( I. ÖĞRETİM)
Ders Bilgi Paketi
http://www.ktu.edu.tr/isbb
Tel: +90 0462 +90 (462) 3773112
FENF
FEN FAKÜLTESİ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ / ( I. ÖĞRETİM)
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

IST2008Matematiksel İstatistik4+0+0AKTS:6
Yıl / YarıyılBahar Dönemi
Ders DuzeyiLisans
Yazılım ŞekliZorunlu
BölümüİSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze
Dersin Süresi14 hafta - haftada 4 saat teorik
Öğretim ÜyesiProf. Dr. Zafer KÜÇÜK
Diğer Öğretim ÜyesiYok
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
Dersin Amacı:
Temel matematiksel istatistik kavramlarını anlama, yorumlama ve uygulama ile teori arasındaki bağı oluşturma
 
Öğrenim KazanımlarıBPKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : parametre tahmini ve hipotez testlerini kavrayacaklar1,2,5,81,
ÖK - 2 : parametre tahmini ile ilgili istatistiki sonuç çıkarımları yapabilecekler1,2,5,81,
ÖK - 3 : istatistiki sonuçların matematiksel yorumlarını yapabilecekler1,2,5,81,
ÖK - 4 : hipotez testleri ile, parametreler hakkında istatistiki sonuç çıkarabilecekler1,2,5,81,
BPKK :Bölüm program kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı
 
Ders İçeriği
Örnekleme, dağılımlar, tahmin, hipotez testi, Ki-kare testi, basit regresyon ve korelasyon, basit varyans analizi, zaman serileri analizi, indeks sayılar.
 
Haftalık Detaylı Ders İçeriği
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Temel kavramlar, ön bilgiler, kitle, parametre ve örneklem kavramları. Örneklem istatistiklerinin dağılımları
 Hafta 2Tahmin edicilerin asimptotik özellikleri, Olasılıkta yakınsama (büyük sayılar yasası), dağılımda yakınsama (merkezi limit teoremi), momentlerde yakınsama
 Hafta 3Sıra istatistikleri ve bunlara bağlı bazı istatistikler (mod, medyan, persentiller, vs)
 Hafta 4Parametre tahmini problemine giriş
 Hafta 5Tahmin edicilerde aranan özellikler; yansızlık, yeterlilik
 Hafta 6Tutarlılık, etkinlik, tamlık, en iyi yansız tahmin ediciler, Cramer-Rao eşitsizliği
 Hafta 7Tekrar ve problem çözümü
 Hafta 8Arasınav
 Hafta 9Rao-Blackwell teoremi, Lehmann-Scheffe teklik teoremi
 Hafta 10Tahmin edicilerin dağılım özellikleri (Taylor serileri yardımı ile asimptotik dağılımın elde edilmesi ve bazı özellikler)
 Hafta 11Hipotez testi problemine giriş; parametre, hipotez, basit ve karmaşık hipotezler, test fonksiyonu
 Hafta 12Hata olasılıkları ve Güç fonksiyonları, En güçlü testler
 Hafta 13Olabilirlik oran testleri ve Neymann-Pearson lemması
 Hafta 14Neymann-Pearson lemmasının uygulamaları, karmasık hipotezlerin test edilmesi
 Hafta 15Karlin-Rubin teoremi ve Hipotez testi uygulamaları, genel tekrar ve problem çözümü
 Hafta 16Dönem sonu sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Öztürk, F. (1993). Matematiksel İstatistik; olasılık uzayları ve rastgele değişkenler . AÜFF Döner Sermaye, Ankara.
2Öztürk, F. (1993). Matematiksel İstatistik; olasılık uzayları ve rastgele değişkenler . AÜFF Döner Sermaye, Ankara.
 
İlave Kaynak
1Hogg, Robert, V., Craig, Allan, T. (1978). Introduction to Mathematical Statistics. 4 nd ed., New York: Macmillan.
2Hogg, Robert, V., Craig, Allan, T. (1978). Introduction to Mathematical Statistics. 4 nd ed., New York: Macmillan.
3Casella, G. (2001). Statistical Inference. Pacific Grove, Calif. : Wadsworth.
4Casella, G. (2001). Statistical Inference. Pacific Grove, Calif. : Wadsworth.
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Arasınav 9 09/04/2019 2 50
Dönem sonu sınavı 9 29/05/2019 2 50
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Yüz yüze eğitim 4 14 56
Sınıf dışı çalışma 5 14 70
Laboratuar çalışması 0 0 0
Arasınav için hazırlık 10 1 10
Arasınav 0 1 0
Uygulama 0 0 0
Klinik Uygulama 0 0 0
Ödev 5 4 20
Proje 0 0 0
Kısa sınav 3 1 3
Dönem sonu sınavı için hazırlık 15 1 15
Dönem sonu sınavı 2 1 2
Diğer 1 0 0 0
Diğer 2 0 0 0
Toplam Çalışma Yükü176