GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2015 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
İSTATİSTİKSEL ANALİZ/2080050
Dersin Adı: İSTATİSTİKSEL ANALİZ
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 7.5
Dersin Yarıyılı: 2 Ders Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Doç.Dr. Yeliz Yalçın
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/yyeliz
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  yyeliz@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Öğrenciler istatistik ve ekonometride sıkça kullanılan dağılımları ve özelliklerini bilir
Öğrenciler iyi bir tahmin edicinin küçük örneklemlerde ve büyük örneklemlerdeki özelliklerini öğrenir
Öğrenciler ileri düzeydeki ekonometri öğrenimi için asimpotik teoriler hakkında bilgi sahibi olur
Öğrenciler, tahmin teorisi ve hipotez testlerini öğrenir





 -- 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  Giriş
2. Hafta  Bazı önemli dağılımlımlar ve özellikleri Gamma, Üstel, Logistik, Beta, Wishart
3. Hafta  Bazı önemli dağılımlımlar ve özellikleri Normal Dağılım, Ki-kare, t- F
4. Hafta  Tahmin ve İstatistiksel Çıkarımlar
5. Hafta  Tahmin ve İstatistiksel Çıkarımlar
6. Hafta  Küçük Örneklemlerde İyi bir tahmin edicinin özellikleri Sapmasızlık, Yeterlilik, Ortalama Hata Kare, Cramer Rao Alt Sınırı, Etkinlik
7. Hafta  Küçük Örneklemlerde İyi bir tahmin edicinin özellikleri Sapmasızlık, Yeterlilik, Ortalama Hata Kare, Cramer Rao Alt Sınırı, Etkinlik
8. Hafta  Vize
9. Hafta  Asimptotik özellikler
10. Hafta  Büyük Örneklemlerde İyi bir tahmin edicinin özellikleri (Asimptotik Sapmasızlık, Tutarlılık, Asimptotik Etkinlik)
11. Hafta  Büyük Örneklemlerde İyi bir tahmin edicinin özellikleri (Asimptotik Sapmasızlık, Tutarlılık, Asimptotik Etkinlik)
12. Hafta  Tahmin Edici Bulma Methotları (ML, OLS, MM, Bayes)
13. Hafta  Tahmin Edici Bulma Methotları (ML, OLS, MM, Bayes)
14. Hafta  Hipotez Testleri (LR, Wald, LM İlişkisi)
15. Hafta  Hipotez Testleri (I. tip hata, II. tip hata, Testin gücü)
16. Hafta  Final
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  Yılmaz Akdi, Matematiksel İstatistiğe Giriş, Gazi Kitapevi, 2010 William H. Greene, Econometric Analysis, Prentice Hall, 2011
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-Yanıt
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
50
 Ödev
0
0
 Uygulama
0
0
 Projeler
0
0
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
50
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
50
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
3
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
13
2
26
 Okuma Faaliyetleri
13
3
39
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
13
3
39
 Materyal tasarlama, uygulama
14
2
28
 Rapor hazırlama
0
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
2
3
6
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
2
4
8
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
188
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.52
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
Ekonometri alanında teorik ve uygulama açısından mesleki uzmanlık ve beceriye sahip olma.X
2
Ekonometri alanında toplumsal bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket edebilme, kazandığı bilgi ve becerileri sorumluluk ilkelerine uygun olarak sosyal ve çalışma hayatında uygulayabilme.X
3
Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgilere dayanarak karşılaştığı güncel soruna ilişkin uygun ekonometrik ve istatistik yöntemlerini seçme, kullanma ve değerlendirme becerisine sahip olma.X
4
Disiplinler arası ve disiplin içi çalışmalarda verimli sonuçlara ulaşabilmek için takımla çalışma becerilerine sahip olma.X
5
Kurum ve kuruluşların projelerini planlama, yönetme ve alanında bağımsız çalışmaları yürütebilecek araştırma yöntem bilgisine sahip olma.X
6
İleri düzeyde ekonometri ve istatistik paket programlarını kullanabilme.X
7
İş hayatında bilişim teknolojileri ile ilgili konularda beceri sahibi olma.
8
Analitik düşünme, araştırma yapabilme ve bir araştırmacı olarak sorunlara bilimsel çözümler getirebilecek niteliklere sahip olma.
9
Yöneylem Araştırması ile ilgili terimleri ve temel teorileri kavrama, uygulama ve değerlendirme becerisine sahip olma.
10
Yöneylem Araştırması alanlarında teorik ve uygulama açısından mesleki uzmanlık ve beceriye sahip olma.