|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Tesadüfi değişken ve stokastik süreç kavramlarının tanımını
|
Ders Notu
|
|
2
|
Durağan süreç, bağımsız artımlı süreç ve homojen süreçler
|
Ders Notu
|
|
3
|
Sayma süreci, Bernoullisüreci,Geometriksüreç,Wienersüreci,yenileme süreci ve ödüllü yenileme süreci
|
Ders Notu
|
|
4
|
Poisson süreci, beklenen değeri, varyansı ve kovaryansı
|
Ders Notu
|
|
5
|
Poisson sürecinin özellikleri
|
Ders Notu
|
|
6
|
Poisson sürecinin özellikleri 2
|
Ders Notu
|
|
7
|
Poisson süreci ile ilgili uygulamalar
|
Ders Notu
|
|
8
|
Uygulama
|
Ders Notu
|
|
9
|
Kesikli parametreli, kesikli durum uzaylı Markov Zincirleri
|
Ders Notu
|
|
10
|
Geçiş olasılıkları, olasılık vektörü ve stokastik matris
|
Ders Notu
|
|
11
|
n-adım stokastik matrisin bulunma yöntemleri
|
Ders Notu
|
|
12
|
Chapman-Kolmogorov eşitliğinin bulunması ve uygulanması
|
Ders Notu
|
|
13
|
Dallanma süreçleri
|
Ders Notu
|
|
14
|
Dallanma süreçlerinde üreten fonksiyon, beklenen değer ve varyansın hesaplanması
|
Ders Notu
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Tolga ZAMAN
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
1. C.İnal, Olasılıksal Süreçlere Giriş.H.Ü. Yayınları, Ankara,1998.
2. H.Hsu, Probability, RandomVariables, Randomprocesses. Shaum`sOutlines Series, 1996.
|
|
Yardımcı Kitap
|
3. S.M.Ross, IntroductiontoProbabilityModels, ElsevierScience, USA, 2003.
|
|
Dersin Amacı
|
Tesadüfi değişken kavramının genel hali olan stokastik süreçlerin durum uzayları ve indis kümelerine göre incelenmesi.
|
|
Dersin İçeriği
|
Stokastik süreçlere ait temel tanımlar. Poisson süreci ve özellikleri. Kesikli parametreli Markov Zincirleri
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
İstatistik bilimindeki kavramsal, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur ve aralarında ilişki kurar.
|
3
|
|
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
|
2
|
|
4
|
Deney tasarlar ve deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz eder ve yorumlar
|
3
|
|
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
|
-
|
|
7
|
İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanır
|
5
|
|
8
|
Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirir
|
3
|
|
9
|
İstatistik bilimini etkin olarak uygulayabilecek bilgisayar programlama ve istatistik alanındaki hazır yazılımları kullanır
|
3
|
|
10
|
Analitik düşünme becerisine sahip olur
|
3
|
|
11
|
Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma
|
4
|
|
12
|
Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir ve liderlik yapabilir.
|
3
|
|
13
|
Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilir ve kaynak taraması yapabilir.
|
-
|
|
14
|
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verileri toplar, yorumlar, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur
|
3
|