GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2017 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
MATHEMATICAL STATISTICS I/İST-201
Dersin Adı: MATHEMATICAL STATISTICS I
Dersin Kredisi: 4 Ders AKTS : 9
Dersin Yarıyılı: 3 Ders Türü : Zorunlu
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  TÜRKÇE
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Prof. Dr. Salih Çelibioğlu, Doç. Dr. Fikri Gökpınar, Doç. Dr. Meral Ebegil, Yard. Doç. Dr. Necla Gündüz
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/scelebi, http://websitem.gazi.edu.tr/site/fikri, http://websitem.gazi.edu.tr/site/ngunduz, http://websitem.gazi.edu.tr/site/mdemirel
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  scelebi@gazi.edu.tr , fikri@gazi.edu.tr,ngunduz@gazi.edu.tr, mdemirel@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Temel olasılık teorisini öğrenir.
Rassal değişkenlerin özelliklerini öğrenir.
Rassal değişkenlerin dönüşümlerinin dağılımlarını öğrenir.
Rassal değişkenlere ait limit dağılımlarını öğrenir.





 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Temel olasılık kavramları
2. Hafta  Temel olasılık kavramları
3. Hafta  Bazı önemli eşitsizlikler:Chebyshev eşitsizliği, Markov Eşitsizliği, Jensen Eşitsizliği,
4. Hafta  Çok Değişkenli, Koşullu ve Marjinal Dağılımlar ve Özellikleri
5. Hafta  Üretici fonksiyonlar: Moment çıkaran Fonksiyon, Kümülant Çıkaran Fonksiyon
6. Hafta  Üretici fonksiyonlar: Karakteristik Fonksiyon, Olasılık Üretici Fonksiyon
7. Hafta  Dönüşüm: Teknikleri: Dağılım Fonksiyonu tekniği
8. Hafta  Dönüşüm: Teknikleri: Değişken Değiştirme
9. Hafta  Vize sınavı
10. Hafta  Dönüşüm: Teknikleri: Moment çıkaran Fonksiyon tekniği ile dönüşüm
11. Hafta  Sıra istatistikleri: tek sıra istatistiğinin marjinal dağılımı, Sıra istatistiklerinin çok değişkenli dağılımı
12. Hafta  Sıra istatistikleri: iki sıra istatistiğinin ortak dağılımı, Açıklığın Dağılımı
13. Hafta  Limit dağılımları: Olasılıkta yakınsaklık, Dağılımda yakınsaklık
14. Hafta  Limit dağılımları: Büyük sayıların zayıf ve güçlü kanunu, Merkezi limit teoremi
15. Hafta  Limit dağılımları: Büyük sayıların zayıf ve güçlü kanunu, Merkezi limit teoremi
16. Hafta  Final
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  1. Roussas G. G., 1972, A First Course in Mathematical Statistics, Addison-Wesley Publishing Company. 2. Robert V. HOGG, Joseph Mckean and Allen T. CRAIG, 2005, Introduction to Mathematical Statistics, Prentice Hall
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-yanıt, Uygulama-Araştırma
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
30
 Ödev
9
10
 Uygulama
0
0
 Projeler
0
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
14
4
56
 Haftalık uygulamalı ders saati
7
3
21
 Okuma Faaliyetleri
7
5
35
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
8
5
40
 Materyal tasarlama, uygulama
14
3
42
 Rapor hazırlama
0
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
1
10
10
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
1
10
10
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
214
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
8.56
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
9
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. İstatistik konusundaki güncel bilgileri içeren ders kitapları, uygulama araç-gereçleri ve diğer kaynaklarla desteklenen bilimsel yaklaşımı ön plana alacak şekilde lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.X
2
2. Edindiği lisans düzeyindeki bilgi ve becerileri kullanarak, verileri modeller, çözümler, yorumlar ve karar verir.X
3
3. İstatistikte güncel teknolojik gelişmelere paralel sorunları tanımlar, analiz eder, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.X
4
4. İstatistik konusunda edindiği lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim teknolojilerini kullanabilir.X
6
6. Disiplin içi ve disiplinler arası çalışmalarda bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır.X
7
7. İstatistik konusundaki gelişmeleri takip edebilecek bilgi ve donanıma sahip olup, yaşamı boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir.X
8
8. İngilizceyi kullanarak, istatistik konusundaki bilgileri izleyebilir, meslektaşları ile iletişim kurabilir.X
9
9. İstatistik konusunda edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.X
10
10. Toplumsal duyarlılık ve sosyalleşme becerisine sahiptir.X
11
11. Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.X