DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
İstatistik Teorisi ISB   204 4 4 4 6

Ön Koşul Dersleri Yok
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. Ali İhsan GENÇ
Dersi Verenler
Prof.Dr.ALİ İHSAN GENÇ1. Öğretim Grup:A
Prof.Dr.ALİ İHSAN GENÇ2. Öğretim Grup:A
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Dersin amacı öğrencilere istatistiğin matematiksel temellerini kazandırmaktır.
Dersin İçeriği
Rastgele vektör tanımından başlayarak rastgele örneklemin fonksiyonları olan istatistikler çalışılacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Rasgele vektörlerle ve dağılımlarıyla ilgili işlemleri yapar.
2) Rasgele vektörlerin moment çıkaran fonksiyonlarının ve karakteristik fonksiyonlarını bulur.
3) Rasgele değişken ve vektörlerin fonksiyonlarının dağılımlarını bulur.
4) Örneklem istatistiklerinin dağılımlarını bulur.
5) Nokta tahmin yöntemlerini açıklar.
6) Tahmin edicileri karşılaştırır.
7) Marjinal ve koşullu dağılım kavramını açıklar.
8) Stokastik bağımsızlık kavramını açıklar.
9) Kovaryans ve korelasyon kavramını açıklar.
10) Sıra istatistiklerini kavrar.
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar
2
Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir
3
İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar
4
Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir
5
İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır
6
Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır
7
Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama
8
İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular
9
İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar
10
İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir
11
Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur
12
İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar
13
İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder
14
İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur
15
İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar
16
Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur
17
Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir
18
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Rastgele vektörler, ortak dağılımlar Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
2 Ortak olasılık kütle ve yoğunluk fonksiyonları Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
3 Ortak dağılım fonksiyonu, ortak moment çıkaran fonksiyonu ve özellikler Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
4 Rastgele vektörlerin fonksiyonlarının dağılımları Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
5 Rastgele vektörlerin fonksiyonlarının dağılımları Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
6 Koşullu dağılımlar, marjinal dağılımlar Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
7 Koşullu beklenen değer ve koşullu varyans Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
8 Ara Sınav Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı Sınav
9 Rastgele örneklem ve özellikleri Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
10 Örneklem istatistiklerinin dağılımı Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
11 Örneklem istatistiklerinin dağılımı ve standart hata Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
12 Limit dağılımları, merkezi limit teoremi Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
13 Sıra istatistikleri ve örneklem yüzdelikleri Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
14 Momentler yöntemi ve enküçük kareler yöntemi ile parametre tahmini Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
15 Maksimum olabilirlik yöntemi ile parametre tahmini Kaynak okuma Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar