Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 6002	İleri İstatistiksel Çıkarım - II	SEÇMELİ	3	0	0	9

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. BURCU HÜDAVERDİ AKTAŞ

Dersi Alan Birimler

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

Dersin Amacı

İleri teorik düzeyde istatistiksel çıkarsama bilgisine sahip olmak.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Büyük örneklem teorisini anlama
2	Yakınsama kurallarını uygulama
3	İstatistikleri elde etmek için fonksiyonelleri kullanabilme
4	Parametre tahminlerini elde etme
5	Kestiricileri ölçme
6	İstatistiksel testlerin nasıl oluşturulduğunu ve nasıl ölçüldüğünü öğrenme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Büyük örneklem teorisi
2	Rassal değişken dizininin yakınsaması, olasılıksal yakınsama, dağılımsal yakınsama, zayıf yakınsama, güçlü yakınsama
3	Büyük örneklem kuralları ve açılımları
4	Fonksiyonel çeşitleri
5	Fonskiyoneller ile istatistikleri elde etme
6	Parametre tahmini, yerine koyma, moment yöntemi
7	En küçük mesafe , En çok olabilirlik
8	Kestiricileri ölçme, yeterlilik, bütünlük
9	Kestiricileri ölçme, Tutarlılık, Rao-Cramer alt sınırı,
10	Hipotez testi kavramı, Basit Hipotez testi, Hipotez testi oluşturma, olabilirlik oran testi, sıra olabilirlik oran testi
11	Testleri ölçme, Hata olasılıkları, testlerin güç fonksiyonları, en güçlü testi oluşturma,
12	Olabilirlik oran testinin tutarlılığı, olabilirlik oran testinin asimptotik gücü, Problemler
13	Bazı testlerin asimptotik dağılımları, Problemler
14	Genel Tekrar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

George Casella and Roger L. Berger, Statistical Inference, 2nd edition,2002, Duxbury Anirban Das Gupta, Asymptotic Theory of statistics and Probability, 2008 Springer
E.L. Lehman and George Casella, Theory of Point Estimation, 2nd edition , 1998, Springer

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı ve ödevler

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	ÖDEV
2	ARS	ARASINAV
3	YSS	YIL SONU SINAVI
4	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.30 + ARS * 0.30 + YSS * 0.40
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.30 + ARS * 0.30 + BUT * 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ödevlerin ve sınavların 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. 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
e-posta: :burcu.hudaverdi@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 72

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	2	28
Final Sınavına Hazırlık	1	40	40
Bireysel Ödev Hazırlama	3	27	81
Vize Sınavına Hazırlık	1	30	30
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
Proje Ödevi	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			227

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

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

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI