• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS STA 5094 Hasar Modelleri SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. GÜÇKAN YAPAR

Dersi Alan Birimler

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

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Bu dersin sonunda öğrenciler olasılık teorisi ile ilgili genel tekrar yaparlar. 2   Bu dersin sonunda öğrenciler tahmin teorisini öğrenirler. 3   Bu dersin sonunda öğrenciler tahmin edici özelliklerini öğrenirler. 4   Bu dersin sonunda öğrenciler interpolasyon ve düzleştirme yapabilirler. 5   Bu dersin sonunda öğrenciler simülasyon yapabilirler.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Olasılık teorisi genel tekrar 2 Matematiksel istatistik genel tekrar 3 Parametrik olmayan ampirik nokta tahmini 4 Kernel düzleştirme kestiricisi 5 Grup verilerde ampirik tahminleme 6 Sansürlü ve kesilmiş veriler için tahminleme 7 Sağkalım kestiricisin özellikleri 8 Moment 9 Yüzdeliklerin eşleştirilmesi 10 Problem çözümü ve tartışma 11 En çok olabilirlik tahminleme yöntemi 12 İnterpolasyon ve düzleştirme 13 Simülasyon, ödev 14 Genel tekrar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders notları, problem çözümleri ve sınıf içi tartışmaları içerecektir.

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 * 0.30 + ODV * 0.20 +YSS * 0.50 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 +ODV * 0.20 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

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 14 3 42 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 3 42 Vize Sınavına Hazırlık 1 28 28 Final Sınavına Hazırlık 1 32 32 Ödev Hazırlama 1 40 40 Vize Sınavı 1 2 2 Final Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 188

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 5 5 ÖK.2 5 5 5 ÖK.3 5 5 5 ÖK.4 5 5 5 ÖK.5 5 5 5