GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9101056112007 | İstatistiksel Sonuç Çıkarım | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 7,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, istatistiksel sonuç çıkarım konularını incelemektir.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Asst. Prof. Dr. Hakan Savaş SAZAK
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Üstel aileler ile çalışabilme |
| 2 | Temel kavram ve tanımları anlayabilme |
| 3 | Yansızlık, tutarlılık ve etkinlik bilgisi edinebilme |
| 4 | Ortak yeterli ve tam istatistikleri öğrenebilme |
| 5 | Tahmin edici bulma yöntemlerini öğrenebilme |
| 6 | Tahmin edicileri karşılaştırabilme |
| 7 | Düzgün en küçük varyanslı yansız tahmin edicileri bulabilme |
| 8 | Yeterli istatistik ve tam istatistik bilgisi |
Öğretim Sistemi
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Yeterlilik prensibi, yeterli istatistikler, Neyman-Fisher faktorizasyon teoremi, ortak yeterli istatistikler, minimal yeterli istatistikler, yardımcı istatistikler, tam istatistikler, üstel aileler, yansızlık ve teklik, olabilirlik prensibi, olabilirlik fonksiyonu, tahmin edici bulma yöntemleri, momentler yöntemi, en çok olabilirlik tahmin edicileri, Bayes tahmin ediciler, tahmin edicileri değerlendirme yöntemleri, hata kareler ortalaması, en iyi lineer yansız tahmin ediciler, yansızlık, düzgün en küçük varyanslı yansız tahmin ediciler, Cramer-Rao eşitsizliği, etkinlik, tutarlılık.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Dersin tanıtımı, amacı, içeriği ve kaynaklar | ||
| 2 | Yeterlilik prensibi ve yeterli istatistikler | ||
| 3 | Neyman-Fisher faktorizasyon teoremi | ||
| 4 | Ortak yeterli istatistikler, minimal yeterli istatistikler ve yardımcı istatistikler | ||
| 5 | Tam istatistikler | ||
| 6 | Üstel aileler | ||
| 7 | Yansızlık ve teklik | ||
| 8 | Ara sınav | ||
| 9 | Olabilirlik prensibi, olabilirlik fonksiyonu | ||
| 10 | Tahmin edici bulma yöntemleri; momentler yöntemi | ||
| 11 | En çok olabilirlik tahmin edicileri, Bayes tahmin ediciler | ||
| 12 | Tahmin edicileri değerlendirme yöntemleri, hata kareler ortalaması | ||
| 13 | En iyi lineer yansız tahmin ediciler | ||
| 14 | Yansızlık, düzgün en küçük varyanslı yansız tahmin ediciler, Cramer-Rao eşitsizliği | ||
| 15 | Etkinlik, tutarlılık. | ||
| 16 | Final sınavı |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Casella, G., Berger, R., (1990) Statistical Inference, Duxbury Press. Shao, J., (1999) Mathematical Statistics, Springer.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Problem Çözümü | 14 | 4 | 56 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 4 | 56 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 12 | 12 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 12 | 12 |
| Performans | 14 | 2 | 28 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 212 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 6 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 7 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 8 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek