GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
BAĞIMLILIK FONKSİYONLARI/6181303
Dersin Adı: BAĞIMLILIK FONKSİYONLARI
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 7.5
Dersin Yarıyılı: 1 Ders Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Prof. Dr. Salih ÇELEBİOĞLU
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/scelebi
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  scelebi@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Çok değişkenli dağılım fonksiyonlarını gerek teorik özellikleri, gerekse simülasyon açısından hatırlamak.
Çok değişkenli dağılım fonksiyonunu bir değişkenli marjinalleri ve kapulası ile ifade eden Sklar teoremini kavramak.
Temel özellikleri aracılığıyla kapulaları ve sağkalım kapulalarını çok değişkenli rastgele değişken üretmede kullanabilmek.
Cebirsel ve geometrik yöntemlerle kapulaların inşasını kavramak.
İki ve çok değişkenli Arşimedyen kapulaları temel özellikleri, limit ve sıra özellikleri itibarıyla kavramak.
Bağımlılık ve uyumluluk ölçülerinden Kendall'ın to'su ve Spearmann'ın ro'sunun temel özellikleri ve aralarındaki fonksiyonel ilişkileri kavramak.
Çeşitli bağımlılık kavramları arasındaki ilişkileri kavramak.


 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin önkoşulu yada eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Kısa tarihçe, tanımlar, temel özellikler, rastgele değişkenler, Sklar teoremi
2. Hafta  Sağkalım kapulaları, simetri, sıra
3. Hafta  Rastgele değişken üretme, çok değişkenli kapulalar
4. Hafta  Kapula inşa yöntemleri, tersinme, geometrik yöntemler
5. Hafta  Cebirsel yöntemler
6. Hafta  Çok değişkenli kapulaların inşası
7. Hafta  Arşimedyen kapulalar, bir parametreli aileler, temel özellikler
8. Hafta  Ara sınav
9. Hafta  Sıra ve limit haller, iki parametreli aileler, çok değişkenli arşimedyen aileler
10. Hafta  Bağımlılık, uyumluluk, Kendall’ın To’su, Spearmann’ın Ro’su
11. Hafta  To ve Ro arasındaki ilişkiler, diğer uyumluluk ölçüleri
12. Hafta  Bölge bağımlılığı, kuyruk ve stokastik monotonluk, olabilirlik oran bağımlılığı
13. Hafta  Birliktelik ölçüsü, Gini Katsayısı, medyan regresyonu, çok değişkenli bağımlılık
14. Hafta  Verilen sabit marjinalli dağılımlar
15. Hafta  Dağılım fonksiyonları üzerinde işlemler ve Markov süreçleri
16. Hafta  Final sınavı
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  1. Nelsen R.B., 2006, An Introduction to Copulas, Springer, NY. 2. Joe H., 1997, Multivariate Models and Dependence Concepts. Chapman & Hall, London.
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
20
 Ödev
4
10
 Uygulama
0
10
 Projeler
1
0
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
3
14
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
 Okuma Faaliyetleri
12
3
36
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
3
2
6
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
10
5
50
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
3
5
15
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
4
9
36
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
185
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.4
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. Lisans yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir ve derinleştirir.X
2
2. İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanır.X
3
3. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.X
4
4. İstatistik alanında edindiği yüksek lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. Bilimsel bir araştırma probleminin tanımlanmasından, raporlanmasına kadar ki tüm süreci gerçekleştirerek, sözlü, yazılı ve görsel olarak aktarır.X
6
6. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ve bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.X
7
7. Disiplinler arası çalışmalarda istatistik bilimini kullanabilme becerisine sahiptir.X
8
8. İstatistik literatürünü takip edebilecek bir yabancı dile sahiptir.X
9
9. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımlarını ve bilişim teknolojilerini, problemlerini çözecek şekilde araştırmalarında etkin olarak kullanır.X
10
10. İstatistik alanında edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken, toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.X