Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5053	OLASILIK VE İSTATİSTİKSEL ÇIKARSAMA I	ZORUNLU	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROFESÖR ÖZLEM EGE ORUÇ

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora
İstatistik Yüksek Lisans
İstatistik Bütünleşik Doktora

Dersin Amacı

Bu ders olasılığın matematiksel teorisi için sağlam bir giriştir ve Matematiksel İstatistik ve Olasılıksal Modelleme derseleri için gerekli alt yapıyı sağlar.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Olasılık teorisinin temel fikirlerini anlayabilme
2	Olasılık aksiyomları ve koşullu olasılık bilgisini gösterebilme
3	İçinde analiz içeren dağılım problemlerini kurgulayarak çözebilme
4	İyi bilinen olasılık dağılımlarının özelliklerini bilerek gösterebilme
5	Bileşik olasılık dağılımı ve koşullu olasılık dağılımı kullanarak temel iki değişkenli istatistikleri (kovaryans, korelasyon) hesaplayabilme
6	Rassal değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımını elde edebilme
7	Rassal değişkenlerin limit dağılımlarını elde edebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Küme teorisi, olasılık küme fonksiyonu
2	Olasılığın bazı özellikleri, koşullu olasılık ve bağımsızlık
3	Kesikli ve sürekli rassal değişkenler
4	Dağılım fonksiyonunun özellikleri
5	Rassal değişkenin beklenen değeri bazı özel beklenen değerler, Chebyshev's eşitsizliği
6	Bazı özel kesikli dağılımlar
7	Bazı özel sürekli dağılımlar
8	Ara sınav
9	İki rassal değişkenin dağılımı
10	Koşullu dağılımlar, koşullu beklenen değer
11	Kovaryans ve korelasyon katsayısı ve bağımsız rassal değişkenler
12	Rassal değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımı için yöntemler (dağılım fonksiyonu ve dönüşüm teknikleri)
13	Rassal değişkenlerin toplamlarının dağılımı (moment üreten fonksiyon yöntemi, konvolusyon), sıra istatistikleri
14	Limit dağılımları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
R. V. Hogg and A. T. Craig, Introduction to Mathematical Statistics, 5th Ediiton, Prentice Hall.
Yardımcı kaynaklar:
1. L. J. Bain and M. Engelhardt, Introduction to Probability and Mathematical Statistics, 2nd Edition, Duxbury, 1992.
2. R. J. Larsen and M. L. Marx, An Introduction to Mathematical statistics and Its Applications, 4th Edition, Prentice Hall.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev ve problem çözme

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Arasinav
2	ODV	Sunum/Ödev
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.25 +ODV * 0.35 +FN * 0.40
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.25 +ODV * 0.35 +BUT * 0.40

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavlar ve ödev.

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://web.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
Prof. Dr. Özlem EGE ORUÇ
e-posta: ozlem.ege@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 58

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	1	14
Vize Sınavına Hazırlık	1	55	55
Final Sınavına Hazırlık	1	60	60
Bireysel Ödev Hazırlama	5	15	15
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			190

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.4	PK.6	PK.10
ÖK.1	5				4
ÖK.2	5				4
ÖK.3	5	4	5	5	4
ÖK.4	5		5	5	4
ÖK.5	5		5	5	4
ÖK.6	5		5	5	4
ÖK.7	5		5		4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI