GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2017 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
MATHEMATICAL STATISTICS II/İST-202
Dersin Adı: MATHEMATICAL STATISTICS II
Dersin Kredisi: 4 Ders AKTS : 8
Dersin Yarıyılı: 4 Ders Türü : Zorunlu
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  TÜRKÇE
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Prof. Dr. Salih Çelibioğlu, Doç. Dr. Fikri Gökpınar, Yard. Doç. Dr. Necla Gündüz, Yard. Doç. Dr. Meral Ebegil
 -- 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
Nokta tahmin teorisi
Tahmin yöntemleri
Tahmin edicilerde aranan özellikler
Aralık tahmin teorisi
Hipotez testi ve teorisi




 -- 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  Nokta tahmin yöntemleri: Momentler Tahmin Yöntemi
2. Hafta  Nokta tahmin yöntemleri: En çok olabilirlik Tahmin Yöntemi
3. Hafta  Nokta tahmin yöntemleri: Bayes Tahmin Yöntemi
4. Hafta  Tahmin edicilerde aranan özellikler: Yansızlık, Tutarlılık, Etkinlik
5. Hafta  Tahmin edicilerde aranan özellikler: Yansızlık, Tutarlılık, Etkinlik
6. Hafta  Tahmin edicilerde aranan özellikler: Fisher Bilgi Matrisi, Cramer-Rao alt sınırı ve uygulamaları
7. Hafta  Tahmin edicilerde aranan özellikler: Yeterlilik, Rao-Blackwell Teoremi ve Uygulamaları,
8. Hafta  Hipotez testleri: Neyman Pearson Teoremi, Kritik değer
9. Hafta   Vize sınavı
10. Hafta  Hipotez testleri: Testin Gücü, hata kavramları
11. Hafta  Hipotez testleri: Olabilirlik Oran Testi
12. Hafta  Hipotez testleri: Olabilirlik Oran Testi ve Uygulamaları
13. Hafta  Güven aralığı: Pivot yöntemiyle güven aralığı ve Uygulamaları
14. Hafta  Güven aralığı: Klasik Güven Aralığı
15. Hafta  Güven aralığı: Klasik Güven Aralığı ve Uygulamaları
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
0
 Rapor hazırlama
7
3
21
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
0
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
1
10
10
 Diğer
1
10
10
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
193
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.72
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
8
 -- 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