Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 6018	İleri Stokastik Süreçler	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. UMAY ZEYNEP UZUNOĞLU KOÇER

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Temel düzeyde rassal süreçler bilgisine sahip ve bu konuda uygulamalar yapabilen öğrencilere Markov süreçlerini daha detaylı çalışma fırsatı vermektir. Ayrıca öğrencilere Markov süreçleri ile ilgili istatistiksel çıkarım yapabilme, yenilenen süreçler ve Brownian hareketi ile ilgili donanım sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Markov süreçleri ile ilgili istatistiksel tahmin ve çıkarım yapabilme
2	Yenilenen süreçlerin özelliklerini ifade edebilme
3	Yenilenen süreçler ile ilgili hesaplamalar yapabilme
4	Markov süreçlerini çeşitli alanlara uygulayabilme
5	Güncel literatürü izleyebilme ve konuyla ilgili örnekler sunabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Dallanan süreçler, temel kavramlar, örnekler.
2	Yüksek mertebeden Markov zincirleri, ters Markov zincirleri
3	Markov zincirleri için istatistiksel çıkarım: Geçiş olasılıkları matrisinin tahmin edilmesi, hipotez testleri
4	Basit Markov süreçleri için istatistiksel çıkarım: parametre tahmini, hipotez testleri
5	Yenilenen süreçler
6	Ertelenmiş yenilenen süreçler
7	Yenilenen ödül süreçleri
8	ARASINAV
9	Markov yenilenen süreç, yarı-Markov ve regeneratif süreçler, Sunum
10	Martingal ve ilgili kavramlar, Azuma eşitsizliği, durma zamanları, Sunum
11	Rassal yürüyüş
12	Rassal yürüyüşü analiz etmek için Matingal kullanımı, Ödev
13	Brownian hareketi ve diğer Markov süreçleri, Ödev
14	Brownian hareketi ve diğer Markov süreçleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
U. N. Bhat, G.K. Miller, 2002, Elements of Applied Stochastic Processes , Wiley Series in Probability and Statistics, New Jersey.
S. M. Ross, 1996, Stochastic Processes , Wiley Series in Probability and Statistics, New Jersey.
S.M. Ross, 1970, Applied Probability Models with Optimization Applications , Dover Publications, New York.

Yardımcı kaynaklar:

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders sunumları, uygulamalar, ödevler, ödev sunumları.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	ÖDEV
2	SUN	SUNUM
3	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.50 + SUN * 0.50

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Arasınav, sunum, ödev ve final sınavın 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.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: umay.uzunoglu@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 60

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Dönemin ders programı oluşturulduğunda öğretim üyesi tarafından ilan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Vize Sınavına Hazırlık	1	10	10
Final Sınavına Hazırlık	1	15	15
Ödev Hazırlama	2	20	40
Sunum Hazırlama	2	20	40
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	4	56
Vize Sınavı	1	2	2
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			207

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	PK.10
ÖK.1	5				4	5
ÖK.2	5				4	5	5
ÖK.3	5					5	5
ÖK.4	5				4	5	5			5
ÖK.5	5	4	4	5	4			4	5	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI