Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Özel dağılımlar, bunlarla ilgili parametrelerin hesaplanış şekilleri ve parametre tahmin edicilerini öğrenecektir. 2) Moment Çıkaran Fonksiyonları ve kullanım alanlarını öğrenecektir
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
DERS TANIMI
Kuramsal istatistiğin bir parçası olan matematiksel istatistik, uygulamalı istatistiğin matematiksel olarak çıkış noktalarını ve dayanaklarını içermektedir. Bu ders kapsamında; momentler, moment çıkaran fonksiyon, olasılıkta yakınsama ve büyük sayılar yasası, dağılımda yakınsama ve merkezi limit teoremi anlatılacaktır. Ayrıca kesikli olasılık dağılımları, sürekli olasılık dağılımları, sıralı istatistikler, nokta tahmini yöntemleri, tahmin edicilerin özellikleri, aralık tahmini konuları incelenmektedir.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Momentler, moment çıkaran fonksiyonlar
2. Hafta
Momentler, moment çıkaran fonksiyonlar
3. Hafta
Büyük sayılar yasası, DeMoivre-Laplace limit teorem, Merkezi limit teoremi
4. Hafta
Kesikli ve sürekli dağılımlar
5. Hafta
Kesikli ve sürekli dağılımlar
6. Hafta
Kesikli ve sürekli dağılımlar
7. Hafta
Sıralı istatistikler
8. Hafta
ARASINAV I
9. Hafta
Nokta tahmin yöntemleri
10. Hafta
Tahmin edicinin özellikleri
11. Hafta
Tahmin edicinin özellikleri
12. Hafta
Tahmin edicinin özellikleri
13. Hafta
Aralık Tahmini
14. Hafta
ARA SINAV II
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
"An Introduction to Mathematical Statistics and Its Application", 3rd. Edition Larsen, R. J. ve Marx, M. L. 2001, , Prentice-Hall.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Anlatım,Soru-Cevap,Örnek Olay İncelemesi,Sorun/Problem Çözme
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
Ara Sınav
2
50
Ödev
5
5
Mini-Sınav
5
5
Toplam(%)
60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)
60
Finalin Başarıya Oranı(%)
40
Toplam(%)
100
DİL
Türkçe
STAJ / UYGULAMA
Yok
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
