Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Matematiksel İstatistiğe GirişIST212137220
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu @ İstatistik Lisans Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüAtıf Evren
Dersi Veren(ler)Ali Hakan Büyüklü
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıMatematiksel istatistiğin temellerini anlama
Dersin İçeriğiOlasılık, koşullu olasılık, kesikli ve sürekli dağılımlar, beklenen değer ve varyans, moment türeten fonksiyonlar , karakteristik fonksiyonlar, çok değişkenli dağılımlar, koşullu ve marjinal dağılımlar, bağımsızlık, birleşik momentler, varyans-kovaryans matrisi, korelasyon matrisi.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Ders notları
  • Probability and Statistics, M.R. Spiegel, J. Schiller, R.A. Srinivasan, Schaum’s Outlines, 3rd edition, 2009
  • An Introduction to Mathematical Statistics, R.J. Larsen, M.L. Marx, Prentice-Hall, 2nd edition
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler Olasılık tanımlarını öğrenirler.
  2. Öğrenciler Kesikli ve sürekli dağılımları bilirler.
  3. Öğrenciler Momentler, moment türeten ve karakteristik fonksiyonları öğrenirler.
  4. Öğrenciler İki değişkenli ve çok değişkenli dağılımları öğrenirler.
  5. Öğrenciler Marjinal ve koşullu dağılımları öğrenirler.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Olasılık tanımları. Sonlu ve sonsuz uzaylar, Eş olasılıklı olayların olasılıkları.Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 1, Ders notları
2Koşullu olasılık, Bayes Formülü, Bağımsız olaylar. Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 1, Ders notları
3Kesikli raslantı değişkenleri. Dağılım fonksiyonları. Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 2, Ders notları
4İki değişkenli dağılımlar. Kesikli haller. Koşullu ve marjinal dağılımlar.Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 2, Ders notları
5Koşullu beklenen değer. Koşullu varyans. Bağımsızlık.Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 3, Ders notları
6İki değişkenli dağılımlar. Sürekli haller. Koşullu dağılımlar.Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 3, Ders notlarıı
7Sürekli hallerde koşullu beklenen değer. Koşullu varyans. Bağımsızlık.Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 3, Ders notları
8Vize sınavı .Genel tekrar
9İki değişkenli dağılımlarda dağılım fonksiyonu. Çok değişkenli hallere genellemeler.Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 4, Ders notları
10Basit ve merkezi momentler, Bağımsız rastgele değişkenleri toplamı.Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 4, Ders notları
11Moment üreten fonksiyonlar , Karakteristik fonksiyonlar. Ders notları
12İki değişkenli hallerde birleşik momentler. Çok değişkenli hallerde momentler.Ders notları
13Kovaryans. KorelasyonDers notları
14Varyans-kovaryans matrisi. Korelasyon matrisi.Ders notları
15Genelleştirilmiş hipergeometrik ve multinom dağılımlar için varyans-kovaryans ve korelasyon matrisi hesabı.Spiegel, Schiller, Srinivasan, Probability and statistics, Chapter 4, Ders notları
16Final sınavıGenel tekrar

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev220
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar140
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati142
Laboratuar
Uygulama142
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması148
Derse Özgü Staj
Ödev210
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok