Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 6001	İLERİ İSTATİSTİKSEL ÇIKARIM - I	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇENT AYLİN ALIN

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora
İstatistik Yüksek Lisans

Dersin Amacı

İstatistiksel çıkarsamanın temel teorisini öğretmek

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Çıkarım fonksiyonlarını anlamak
2	Yaygın dağılım ailelerini bilmek.
3	Yakınsamanın büyük örneklem teorisini anlamak.
4	Veri azaltmanın temel ilkelerini anlamak.
5	Parametrelerin nokta tahminlerini elde etmek.
6	Etkin tahminin özelliklerini anlamak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Olasılık teorisinin bazı temel özellikleri, çıkarım fonksiyonları: Moment, Kümülant, Karekteristik fonksiyonlar
2	İntegral işareti altında türev
3	Yaygın Dağılım aileleri: Üstel dağılım ailesi, konum ve ölçek aileleri, eşitsizlikler ve özdeşlikler
4	İki rassal değişkenin çoklu koşullu beklenen değer ve varyansının özdeşliği,Bireysel Ödev Hazırlama
5	Numerik eşitsizliler, Fonksiyonel eşitsizlikler
6	Rassal örneklemin temel kavramları, Rassal örneklemden gelen rassal değişkenlerin toplamı, örneklem ortalaması ve varyansının özellikleri
7	Yakınsamanın türler, dağılımda yakınsama
8	Bağımsız rassal değişkenlerin toplamlarının limit teoremleri,Bireysel Ödev Hazırlama
9	Bağımsız rassal değişkenlerin toplamlarının limit teoremleri
10	Bağımlı serilerde merkezi limit teoremi
11	Yeterlilik ilkesi, minimal yeterli istatistikler, Anciallary istatistikleri
12	Olabilirlik ilkesi, denklik ilkesi,Bireysel Ödev Hazırlama
13	Nokta tahmin yöntemleri: En küçük kareler yöntemi, MLE
14	Parametrik modeller için Cramer-Rao sınırları, bilgi sınırları ve etkin etki fonksiyonu; Asimptotik etki sınırları: Le Cam Lemma

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

George Casella and Roger L. Berger, Statistical Inference, 2nd edition ,2002, Duxbury Anirban Das Gupta, Asymptotic Theory of statistics and Probability , 2008 Springer
E.L. Lehman and George Casella, Theory of Point Estimation, 2nd edition , 1998, Springer

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı ve ödevler

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV 1	ÖDEV 1
2	ODV 2	ÖDEV 2
3	ODV 3	ÖDEV 3
4	YSS	YIL SONU SINAVI
5	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + YSS * 0.60
6	BUT	BÜTÜNLEME
7	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ODV 1 + ODV 2 + ODV 3/3 * 0.40 + BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ödevlerin ve sınavların değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: aylin.alin @deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 72

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	3	42
Final Sınavına Hazırlık	1	36	36
Bireysel Ödev Hazırlama	3	22	66
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			188

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.6	PK.9
ÖK.1	5	5	5
ÖK.2	5	5	5
ÖK.3	5	5	5
ÖK.4	5	5	5
ÖK.5	5	5	5
ÖK.6	5	5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI