TR ENG

ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi

Ders Bilgileri

Ders Tanımı

Ders Akışı

Dersin Prog. Çıkt. Katkısı

AKTS- İşyükü

AKTS- İşyükü Hesaplama Aracı

Program Bilgileri

Misyon ve Vizyon

Program Yeterlilik Çıktıları

Ders Planı AKTS Kredileri

Ders Katalogları

Ders Programı Çıktı İlşkisi

TYYC Düzey Yeterlilik

TYYC Temel Alanı Yeterlilikleri

Kabul Koşulları

Üst Kademeye Geçiş

Alınacak Derece

Mezuniyet Koşulları

Sınav Değerlendirme Kuralları

Anabilim Dalı Bşk ve Koordinatörler

Görüş Bildir Print
  • Ders Tanımı
    • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    İleri Bayesci Yöntemler İST508 GÜZ-BAHAR 3+0 Üniversite S 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Bayesgil istatistiğin temel kavramlarını tanımlar.
    2-Bayes yaklaşımını kullanarak istatistiksel hesaplamalar yapar.
    3-Bayes tahminlerini analiz eder.
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Dersin Sorumlusu Doç. Dr. Tuba KOÇ
    Dersi Verenler -
    Ders Yardımcıları -
    Kaynaklar K1. Ghosal, S., & Van der Vaart, A. (2017). Fundamentals of nonparametric Bayesian inference (Vol. 44). Cambridge University Press. K2. Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2014). Bayesian Data Analysis (Third Edition). Boca Raton, FL: CRC Press
    Yardımcı Kitap YK1. Rasmussen, C.E. & Williams, C.K.(2006). Gaussian Processes for Machine Learning. Cambridge: MIT Press. YK2. Robert, C. & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods. Springer, New York
    Dersin Amacı İstatistiksel sonuç çıkarma problemlerine Bayesgil yaklaşımı tanımlar.
    Dersin İçeriği Bayesgil istatistiğin temel kavramlarını öğretmek. Bayes Teoremini tanımlar.
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster