• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS EKO 6045 İSTATİSTİKSEL DAĞILIŞ TEORİSİ ZORUNLU 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

Ekonometri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Doktora

Dersin Amacı

Dersin amacı veri setleri için momentler yöntemiyle pearson dağılış ailesi içerisinden uygun dağılışların belirlenmesidir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Pearson diferansiyel denklemini momentler yöntemiyle çözebilme 2   Pearson diferansiyel denkleminin paydasının köklerine göre dağılış tipini belirleyebilme 3   Pearson sistemi için Craig Yöntemi ile dağılış belirleyebilme 4   Kübik paydalı pearson diferansiyel denklemini karakterize edebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 İstatistiksel Dağılış Teorisinin Temel Bileşenleri 2 Şans Değişkeni ve Frekans Dağılışları 3 Şans Değişkenlerinin Momentleri ve Tahminleme Yöntemleri 4 Perason Diferansiyel Denklemi 5 Paydanın Karesel Olmadığı Dağılış Tiplerinin İncelenmesi 6 Pearson Sisteminin Ana Tiplerinin İncelenmesi 7 Katlı kök ve Mutlak Değerce Eşit Kök Durumlarının Tanımladığı dağılımlar 8 Ara Sınav 9 Diğer Geçiş Tipleri İle Pearson Tip I, Tip III, Tip V ve Tip VI için Özel Durumlar 10 Pearson Sisteminin Özellikleri 11 Karesel Paydalı Pearson Dağılımları İçin Karekteristik Fonksiyonlar 12 Kübik Paydalı Pearson Diferansiyel Denklemi ve Çözümü 13 Kübik Paydalı Pearson Dağılımları: Ana Tiplerin Analizi ve Çözümleri 14 Kübik Paydalı Pearson Dağılımları: Geçiş Tiplerinin Analizi ve Çözümleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1- STUART, A. ve ORD, J.K. (1987), Kendall's Advanced Theory of Statistics. oXFORD UNİVERSİTY PRESS 2- MATHAI, A.M. (1993). A Handbook of Generalized Special Functions for Statistical and Physical Sciences. Calenderan Pres, Oxford.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYS YARIYIL SONU SINAVI 3 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + YYS* 0.60 4 BUT BÜTÜNLEME 5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + BUT* 0.60 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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 13 3 39 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 3 39 Final Sınavına Hazırlık 1 30 30 Vize Sınavına Hazırlık 1 30 30 Final Sınavı 1 3 3 Vize Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 144

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 ÖK.1 1 ÖK.2 1 ÖK.3 1 ÖK.4 1