DERS ADI

: Olasılık ve İstatistiksel Çıkarsama I

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
STA 5053 Olasılık ve İstatistiksel Çıkarsama I ZORUNLU 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. ÖZLEM EGE ORUÇ

Dersi Alan Birimler

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

Dersin Amacı

Bu ders olasılığın matematiksel teorisi için sağlam bir giriştir ve Matematiksel İstatistik ve Olasılıksal Modelleme dersleri için gerekli alt yapıyı sağlar.




Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Olasılık teorisinin temel fikirlerini anlayabilme
2   Olasılık aksiyomları ve koşullu olasılık bilgisini gösterebilme
3   İçinde analiz içeren dağılım problemlerini kurgulayarak çözebilme
4   İyi bilinen olasılık dağılımlarının özelliklerini bilerek gösterebilme
5   Bileşik olasılık dağılımı ve koşullu olasılık dağılımı kullanarak temel iki değişkenli istatistikleri (kovaryans, korelasyon) hesaplayabilme
6   Rassal değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımını elde edebilme
7   Rassal değişkenlerin limit dağılımlarını elde edebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Küme teorisi, olasılık küme fonksiyonu, olasılık uzayı
2 Olasılığın bazı özellikleri, koşullu olasılık ve bağımsızlık
3 Kesikli ve sürekli rassal değişkenler
4 Dağılım fonksiyonunun özellikleri
5 Rassal değişkenin beklenen değeri bazı özel beklenen değerler, Chebyshev's eşitsizliği
6 Bazı özel kesikli dağılımlar
7 Bazı özel sürekli dağılımlar
8 Kesikli ve Sürekli Dağılımların Yaklaşımları
9 İki rassal değişkenin dağılımı
10 Koşullu dağılımlar, koşullu beklenen değer
11 Kovaryans ve korelasyon katsayısı ve bağımsız rassal değişkenler
12 Rassal değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımı için yöntemler (dağılım fonksiyonu ve dönüşüm teknikleri)
13 Rassal değişkenlerin toplamlarının dağılımı (moment üreten fonksiyon yöntemi, konvolusyon), sıra istatistikleri
14 Limit dağılımları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
1)R. V. Hogg and A. T. Craig, Introduction to Mathematical Statistics, 5th Ediiton, Prentice Hall.
2)R. J. Larsen and M. L. Marx, An Introduction to Mathematical statistics and Its Applications, 4th Edition, Prentice Hall.
Yardımcı kaynaklar:
1. William Feller, An introduction to probability theory and its applications
2. Dimitri P. Bertsekas , John N. Tsitsiklis, Introduction to Probability 1st Edition
3.L. J. Bain and M. Engelhardt, Introduction to Probability and Mathematical Statistics, 2nd Edition, Duxbury, 1992.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev ve problem çözme

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 ODV 1 ÖDEV 1
3 ODV 2 ÖDEV 2
4 YSS YIL SONU SINAVI
5 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.25 + ODV 1 + ODV 2/2 * 0.25 + YSS * 0.50
6 BUT BÜTÜNLEME
7 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.25 + ODV 1 +ODV 2/2 * 0.25 + BUT * 0.50


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Vize, Ödevler ve Final sınavı

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslere devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde , ödevlerde 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://web.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
Prof. Dr. Özlem EGE ORUÇ
e-posta: ozlem.ege@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 58

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 30 30
Final Sınavına Hazırlık 1 40 40
Bireysel Ödev Hazırlama 2 20 40
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
Proje Ödevi 2 10 20
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 190

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.15555
ÖK.233
ÖK.34
ÖK.455
ÖK.555
ÖK.655
ÖK.755