DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
İstatistiksel Sonuç Çıkarım ISB   352 6 3 3 5

Ön Koşul Dersleri Yok
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi Selma TOKER KUTAY
Dersi Verenler
Dr. Öğr. ÜyesiSELMA TOKER KUTAY1. Öğretim Grup:A
Dr. Öğr. ÜyesiSELMA TOKER KUTAY2. Öğretim Grup:A
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Dersin amacı parametre tahmini ve parametreler için hipotez testlerinin nasıl yapıldığını kavratmaktır.
Dersin İçeriği
İstatistikler ve dağılımları, Örneklem ve istatistik, Örneklem dağılım fonksiyonu ve ilgili bazı istatstikler, Örneklem yoğunluk fonksiyonu, Örneklem yüzdelikleri,Hipotez testi , basit ve karmaşık hipotezler, test fonksiyonu,Neymann-Pearson lemması , Neymann-Pearson lemmasının uygulamaları, Bayes testleri, Güç fonksiyonları, En güçlü testler, Testin p-değeri bu dersin içeriğini oluşturmaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Test istatistiklerini bulma yöntemlerini kavrar.
2) İstatistikler ve dağılımlarını kavrar.
3) Kitle parametreleri için tahmin edicilerin seçimini kavrar.
4) Parametreler hakkında istatistiki sonuç çıkarır.
5) Hipotez kavramı, basit ve karmaşık hipotezleri kavrar.
6) Hipotez testlerini uygular.
7) Olabilirlik ilkesi ve olabilirlik oran testini kavrar.
8) Bayes güven aralıkları ve yaklaşık güven aralıkları bulur.
9)
10)
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 İstatistikler ve dağılımları, Örneklem ve istatistik Literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
2 Örneklem dağılım fonksiyonu ve ilgili bazı istatstikler, Örneklem yoğunluk fonksiyonu, Örneklem yüzdelikleri Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
3 Skor fonksiyonu ve Fisher informasyonu, Veri indirgeme Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
4 Tamlık, Olabilirlik ilkesi Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
5 Parametre tahmin yöntemleri (Maksimum likelihood, Momentler, En küçük kareler, Bayes tahmin yöntemlerinin) Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
6 Hipotez testi , basit ve karmaşık hipotezler, test fonksiyonu Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
7 Likelihood oran testleri Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
8 Ara Sınav Genel tekrar Yazılı Sınav
9 Neymann-Pearson lemması , Neymann-Pearson lemmasının uygulamaları, Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
10 Bayes testleri, Güç fonksiyonları, En güçlü testler, Testin p-değeri Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
11 Hipotez testlerinin uygulamaları Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
12 Hipotez testlerinin uygulamaları Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
13 Aralık tahminleri, Nokta tahminleri Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
14 Bayes güven aralıkları, Yaklaşık güven aralıkları Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
15 Pivot ile aralık tahmini Önceki dersin tekrarı ve literatür tarama Anlatım
Tartışma
Problem Çözme
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Genel tekrar Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar