|
| Ders Bilgileri |
|
| Dersin Adı |
: |
Sıra İstatistikleri ve Tahmin |
|
| Dersin Kodu |
: |
ISB-566 |
|
| Dersin Türü |
: |
Seçmeli |
|
| Dersin Aşaması |
: |
İkinci Aşama (Yüksek Lisans) |
|
| Dersin Yılı |
: |
1 |
|
| Dersin Dönemi |
: |
Bahar (16 Hafta) |
|
| Dersin AKTS Kredisi |
: |
6 |
|
| Eğitici(ler)nin Adı |
: |
Doç.Dr. ALİ İHSANGENÇ
|
|
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
: |
Sıra istatistikleri teorisini öğrenir.
Sıra istatistiklerine dayalı tahmin edicileri öğrenir.
İstatistiksel paket programlar kullanarak tahmin edicilerin nasıl hesaplanacağını öğrenir.
Tahmin edicileri karşılaştırma kriterlerini uygular.
Regresyon modellerinde tahmin yöntemlerini öğrenir.
Sansürlü veri durumunda tahmin yöntemlerini öğrenir.
|
|
| Dersin Veriliş Şekli |
: |
Örgün (Yüz Yüze) |
|
| Dersin Önkoşulları |
: |
Yok |
|
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar |
: |
Yok |
|
| Dersin Amacı |
: |
Bu dersin amacı istatistiksel sonuç çıkarsamada özellikle parametre tahmininde sıra istatistiklerine dayalı tahmin edicilerin bulunması, hesaplanması ve diğer klasik tahmin edicilerle karşılaştırılması konularını tartışmaktır. |
|
| Dersin İçeriği |
: |
Sıra istatistiklerinin dağılımı, sıra istatistiklerinin momentleri ve moment bağıntıları, çeşitli özel dağılımlar için sonuçlar, lineer tahmin, BLUE, maksimum olabilirlik yöntemi, yaklaşık maksimum olabilirlik yöntemi, seçilmiş sıra istatistiklerine dayalı optimal tahmin, Cohen-Whitten tahmin edicileri, regresyon modellerinde tahmin, sansürlü örneklemler |
|
| Dersin Dili |
: |
Türkçe |
|
| Dersin Yeri |
: |
İstatistik Bölümü seminer salonu |
|
|
Ders Planı |
| Hafta | Konu | Öğrencinin Ön Hazırlığı | Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri |
|
1 |
Sıra istatistikleri teorisi |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
2 |
Sıra istatistikleri teorisi |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
3 |
Sıra istatistiklerinin momentleri, Moment bağıntıları |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
4 |
Lineer tahmin |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
5 |
Lineer tahmin |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
6 |
Maksimum olabilirlik yöntemi |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
7 |
Yaklaşık maksimum olabilirlik yöntemi |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma, ödev |
|
8 |
Ara Sınav |
Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi |
Yazılı sınav |
|
9 |
Seçilmiş sıra istatistiklerine dayalı optimal tahmin |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
10 |
Cohen-Whitten tahmin edicileri |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
11 |
Cohen-Whitten tahmin edicileri |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
12 |
Regresyon modellerinde tahmin |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
13 |
Regresyon modellerinde tahmin |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
14 |
Sansürlü örneklemler |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
15 |
Sansürlü örneklemler |
Kaynak okuma |
Düz anlatım, makale, tartışma |
|
16/17 |
Dönem sonu sınavı |
Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi |
Yazılı sınav |
|
|
|
Önerilen Kaynak ve Okumalar |
| Kaynak Türü | Kaynak Adı |
| Ders Notu ve Kitaplar |
 N. Balakrishnan, A. C. Cohen, Order Statistics and Inference, Academic Press, 1991.
|
| |
| Diğer Kaynaklar | |
|
|
|
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri |
Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
60 |
|
Ödev/Proje/Diğer |
6 |
40 |
|
Toplam |
100 |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı |
40 |
| |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi
|
100 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı
|
60 |
|
Toplam |
100 |
|
|
| Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı |
| No | Temel Öğrenme Kazanımı | Katkısı* |
|
1 |
Olasılık ve İstatistik konularında derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptirler |
5 |
|
2 |
Matematik, Olasılık ve İstatistik konularında bilimsel araştırma yaparlar. |
5 |
|
3 |
İstatistik alanında doktora planları yapabilecek bilgilere sahiptirler.
|
0 |
|
4 |
İstatistikte kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir.
|
0 |
|
5 |
İstatistikte kullanılan yöntemler hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. |
0 |
|
6 |
İstatistiksel problemleri işaret eder, çözmek için yöntem geliştirir.
|
0 |
|
7 |
İstatistiksel problemleri çözümlemede yenilikçi yöntemler uygular. |
0 |
|
8 |
Alanında karşılaştığı problemleri analitik modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular.
|
0 |
|
9 |
Bilgiye erişir ve bununla ilgili kaynak araştırması yapar. |
0 |
|
10 |
Karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
|
0 |
|
11 |
Sorumluluk alma özgüvenine sahiptir. |
0 |
|
12 |
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu çalışmalarıyla gösterir. |
0 |
|
13 |
Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
|
0 |
|
14 |
Verilerin toplanması, işlenmesi, kullanılması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
0 |
|
15 |
Kendini istatistikte ve ilgili alanlarda sürekli yeniler. |
0 |
|
16 |
Türkçe ve İngilizce sözlü ve yazılı iletişim kurar.
|
0 |
|
17 |
İstatistik uygulamaları için gereken donanım ve yazılımları kullanır. |
0 |
| * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir. |
|
|
| Öğrenci İş Yükü - AKTS |
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders ile İlgili Çalışmalar |
|
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) |
14 |
3 |
42 |
|
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) |
14 |
3 |
42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar |
|
Ödev, Proje, Diğer |
6 |
7 |
42 |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
10 |
10 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı |
1 |
18 |
18 |
|
Toplam İş Yükü: | 154 |
| Toplam İş Yükü / 25 (s): | 6.16 |
| Dersin AKTS Kredisi: | 6 |
|
|
|