ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi


  • Ders Tanımı
  • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Matematiksel İstatistik İST 205 GÜZ 2+2 Z 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Çok boyutlu değişkeni kavrar ve uygulamaları yapar.
    2-Tesadüfi değişkenlerin dönüşüm fonksiyonlarını bulur ve dağılımını belirler.
    3-Önemli olasılık dağılımlarının parametrelerinin tahmini için tahmin yöntemlerini öğrenir ve tahmin edicilerini hesaplar
    4-Parametrelerin tahminlerini bulur ve profesyönel istatistiksel analizler yapar.
  • AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
  • EtkinlikKatkı Yüzdesi

    (100)

    SayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
    Ders Süresi (Hafta x Ders Saati)14456
    Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)14456
    Ödevler1011010
    Kısa Süreli Sınavlar (sınav + hazırlık) 1011010
    Ara Sınavlar (sınav + hazırlık)3012020
    Proje0000
    Laboratuar 0000
    Yarıyıl Sonu Sınavı (sınav + hazırlık) 5013030
    Diğer 0000
    Toplam İş Yükü(Saat)   182
    Toplam İş Yükü(Saat)/ 30 (s)     6,07 ---- (6)
    Dersin AKTS Kredisi   6
  • Ders Akışı
  • Hafta Konular Ön Hazırlık
    1 Çok boyutlu tesadüfî değişkenler ve dağılımları Ders Notu
    2 Tesadüfî değişken özellikleri ve uygulamaları Ders Notu
    3 Ortak kesikli ve sürekli değişkenler Ders Notu
    4 Marjinal ve şartlı dağılımlar ve fonksiyonları Ders Notu
    5 Çarpım Momentleri: Orijine, ortalamaya veya bir noktaya göre Ders Notu
    6 Tesadüfî değişkenlerin toplamı ve Fonksiyonları Ders Notu
    7 Ortak moment çıkaran ve karakteristik fonksiyonlar Ders Notu
    8 Ara Sınav
    9 Ortak moment çıkaran ve karakteristik fonksiyonlar Ders Notu
    10 Dönüşüm yöntemleri: Dağılım fonksiyonları tekniği Ders Notu
    11 Dönüşüm yöntemleri: Değişken değiştirme tekniği Ders Notu
    12 Dönüşüm yöntemleri: MÇF/ KF tekniği Ders Notu
    13 Örnekleme dağılımları: T; Z; Khi-Kare ve F Dağılımları Ders Notu
    14 Tahmin yöntemleri: Momentler ve EÇOK Tahminleri Ders Notu
    15 Nokta ve aralık tahmin edicilerin bulunması ve uygulamalar Ders Notu
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Dersin Koordinatorü Dr. Öğr. Üyesi Tolga ZAMAN
    Dersi Verenler -
    Ders Yardımcıları -
    Kaynaklar - Larson, H. J. (1982). Introduction to Probability Theory and Statistical Inference. 3rd Ed., New York: John Wiley &Sons
    Yardımcı Kitap -
    Döküman -
    Dersin Amacı İstatistik dağılımların teorisi, İstatistiksel bağımlılık teorisi, Örnekleme dağılımları teorisi, Nokta ve Aralık tahmin teorisi, Tahmin edicilerde aranan özellikler ve Tahmin yöntemlerininin öğrenilmesi
    Dersin İçeriği Çok Boyutlu Tesadüfi Değişkenler Ve Dağılımları, Tesadüfi Değişkenlerin Fonksiyonlarının Dağılımlarının Bulunma Yöntemleri, Tahmin Teorisi, Nokta Tahmini Ve Özellikleri, Tahmin Edicilerin Bulunması Yöntemleri, Aralık Tahmini, Hipotez Testi Kavramı, Teorik Hipotez Testleri, Uygulamalı Hipotez Testleri
  • Program Yeterlilik Çıktıları
  • Program Yeterlilik Çıktıları Katkı Düzeyi
    1 İstatistik bilimindeki kavramsal, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur ve aralarında ilişki kurar. 2
    2 İstatistiksel veriyi toplar, düzenler; veriyi özetlemek için uygun tablo ve grafikleri oluşturur. -
    3 Veriyi çözümleyerek, uygun istatistiksel yöntemi belirler, istatistiksel olarak değerlendirir ve geleceğe yönelik tahmin yapar -
    4 Deney tasarlar ve deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz eder ve yorumlar -
    5 İstatistik bilimine temel olan Matematik alanında yeterli düzeyde ve İktisat alanında temel düzeyde bilgi sahibi olur 3
    6 İstatistiki sorunları tanımlar, kanıtlar ve araştırmaya dayalı çözüm önerileri geliştirir 4
    7 İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanır 4
    8 Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirir -
    9 İstatistik bilimini etkin olarak uygulayabilecek bilgisayar programlama ve istatistik alanındaki hazır yazılımları kullanır 1
    10 Analitik düşünme becerisine sahip olur 4
    11 Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma 4
    12 Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir ve liderlik yapabilir. -
    13 Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilir ve kaynak taraması yapabilir. 4
    14 İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verileri toplar, yorumlar, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur 1
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster