Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 6003	İleri Olasılık Teorisi	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. TUĞBA YILDIZ

Dersi Alan Birimler

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

Dersin Amacı

Bu ders olasılık teorisinin ileri kavramlarını, uygulamalarını ve istatistiklerini öğrenciye vermeyi amaçlar.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Olayların olasılıklarını bulabilme
2	Kesikli dağılımlar ile çalışabilme, önemli karakteristikleri hesaplayabilme
3	Sürekli dağılımlar ile çalışabilme, önemli karakteristikleri hesaplayabilme
4	İki değişkenli dağılımları analiz edebilme, bu dağılımlar için çeşitli karakteristikleri hesaplayabilme
5	Bağımsız rassal değişkenlerin toplamları için büyük sayılar kanunu, güçlü büyük sayılar kanunu ve merkezi limit teoremi sağlayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Sigma-Algebra için olasılık ölçümü ve onun özellikleri
2	Koşullu olasılık ve bağımsızlık
3	Rassal değişkenler ve özellikleri
4	İki değişkenli rassal değişkenler ve dağılım fonksiyonları
5	Koşullu dağılımlar, bağımsız rastgele değişkenler
6	Beklentinin özellikleri
7	Koşullu beklenti, ödev1
8	Ara sınav
9	Martingaller
10	Moment çıkaran fonksiyonlar ve karakteristik fonksiyon
11	Rassal değişkenlerin toplamlarının dağılımı
12	Rassal değişkenlerin ve dağılımların yakınsaması
13	Limit teoremleri
14	Merkezi limit teoremi ve Büyük sayılar kanunu, ödev2

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. P. Billingsley, Probability and Measure, J. Wiley, 1995.
2. R. Durrett, Probability: Theory and Examples, Duxbury Press, 1999.
3. Ash R.B. Basic Probability Theory, John Wiley & Sons Inc; First Edition edition (1970)
4. W. Feller An introduction to probability theory and its applications, Vol. I, Wiley, 1968.
5. W. Feller An introduction to probability theory and its applications, Vol. II, Wiley, 1971.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	ODV	ÖDEV
3	YSS	YIL SONU SINAVI
4	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.40 +ODV * 0.10 +YSS * 0.50
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.40 +ODV * 0.10 +BUT * 0.50

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavlar ve ödevler.

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 B003
e-posta: selma.erdogan@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 71

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	45	45
Final Sınavına Hazırlık	1	55	55
Ödev Hazırlama	2	15	30
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.3	PK.4	PK.10
ÖK.1	5	4	2	2	3
ÖK.2	5	4	2	2	3
ÖK.3	5	4	2	2	3
ÖK.4	5	4	2	2	3
ÖK.5	5	4	2	2	3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI