DERS ADI

: Probleme Dayalı Öğrenme II

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
İST 2016 Probleme Dayalı Öğrenme II ZORUNLU 2 0 0 4

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. TUĞBA YILDIZ

Dersi Alan Birimler

İstatistik
İstatistik (İ.Ö)

Dersin Amacı

Bu ders, araştırma soruları geliştirme, istatistiksel çıkarsama yaklaşımları üzerine tartışma ve problem içerikli çalışmalar ile çıkarsama yöntemlerinin çeşitli alanlarda uygulamasını sağlar. Aynı zamanda daha önce literatürde yapılmış çalışmaların değerlendirme ve tartışmalarını sağlar.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Rassal örneklem ve istatistik kavramlarını açıklayabilme
2   Temel örnekleme dağılımlarını ve özelliklerini tanımlayabilme
3   Nokta tahmin edicilerini elde etmeyi ve özelliklerini anlayabilme
4   Güven aralığı yorumlayabilme
5   Güven aralığı ile hipotez testi arasındaki ilişkiyi açıklayabilme
6   Tek ve iki örneklem problemleri için normal dağılıma dayalı çıkarsama yöntemlerini kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

İST 2017 - Matematiksel İstatistik

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Rassal Örneklem, deneysel dağılım
2 Örnekleme dağılımları (Z, Ki-Kare)
3 Örnekleme dağılımları (t, F)
4 Nokta kestirimi, nokta kestirim yöntemleri (momentler yöntemi, en çok olabilirlik yöntemi )
5 Tahmin edicilerin özellikleri (yanlılık, varyans, hata kareler ortalaması)
6 Tahmin edicilerin özellikleri (Cramer-Rao eşitsizliği, etkinlik, tutarlılık ve diğer asimtotik özellikler)
7 Yeterli istatistik
8 Ara sınav
9 Tek örnekleme dayanan güven aralığı tahmini
10 İki örnekleme dayanan güven aralığı tahmini
11 İstatistiksel hipotez testinde temel kavramlar (basit ve bileşik hipotez, red bölgesi, I. ve II. tip hata vb.)
12 Tek örneklem problemleri için normal dağılıma dayalı hipotez testleri
13 Bağımsız iki örneklem problemleri için normal dağılıma dayalı hipotez Testleri
14 Bağımlı iki örneklem problemleri için normal dağılıma dayalı hipotez Testleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
L. J. Bain and M. Engelhardt, Introduction to Probability and Mathematical Statistics, 2nd Edition, Duxbury, 1992.

Yardımcı kaynaklar:
1. R. J. Larsen and M. L. Marx, An Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications, 3rd Edition, Prentice Hall.
2. I. Miller and M. Miller, John E. Freund's Mathematical Statistics with Applications,
7 edition Prentice Hall, 2003.H. Taha, Operations Research, McGraw Hill, 7th edition,
2003

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Probleme dayalı öğrenme ve sınıf içi tartışmalar.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ1 1. Vize
2 FN Final
3 BNS BNS VZ1 * 0.50 + FN * 0.50
4 BUT Bütünleme Notu
5 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ1 * 0.50 + BUT * 0.50


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Aktif eğitim şeklinde yürütülen bir ders olması nedeniyle %50 vize, %50 yarıyılsonu sınavı olarak değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Öğrencinin derse katılımı önemli bir gerekliliktir ve devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini www.fef.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

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 15 2 30
Ödev Hazırlama 1 25 25
Final Sınavına Hazırlık 1 30 30
Diğer Kısa Sınavlara Hazırlık 1 6 6
Final Ödevi 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
Diğer Kısa Sınav 1 1 1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 96

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14
ÖK.15554
ÖK.25554
ÖK.35554
ÖK.45554
ÖK.55554
ÖK.65554