Ders Bilgi Formu ( MAT 401 )
|
|
Temel bilgiler
|
|
| Ders adı: |
Matematiksel İstatistik |
| Ders kodu: |
MAT 401 |
| Öğretim üyesi: |
Prof. Dr. Nuri ÇELİK
|
| AKTS kredisi: |
6 |
| GTÜ kredisi: |
3 (3+0+0) |
| Yılı, Dönemi: |
4, Güz |
| Dersin düzeyi: |
Lisans |
| Dersin tipi: |
Seçmeli
|
| Öğretim dili: |
İngilizce
|
| Öğretim şekli: |
Yüz yüze
|
| Ön koşullar: |
Mat 308 |
| Staj durumu: |
Yok |
| Dersin amacı: |
Matematiksel istatistik konusunda sağlam temel oluşturmak, öğrencilere olasılık teorisini matematiksel istatistikdeki problemlere uygulayabilecek bilgi ve becerileri aktarmak.
|
|
|
|
Öğrenme çıktıları
|
|
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:
-
İleri düzeyde ihtiyaç duyacakları matematiksel istatistik konularında sağlam temel oluştururlar.
Program Çıktılarına Katkıları
-
Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme.
-
Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme.
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
-
İstatistik modeller; hipotez testlerinin ana prensipleri konularını izah eder.
Program Çıktılarına Katkıları
-
Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme.
-
Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme.
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
-
Nokta ve aralık tahmini yapabilir.
Program Çıktılarına Katkıları
-
Matematik ile diğer disiplinler arasında ilişki kurma ve disiplinler arası problemler için matematiksel modeller geliştirme.
-
Gerçek hayattaki problemleri istatistiksel ve matematiksel tekniklerle tanımlama, formüle etme ve inceleme.
-
Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışma.
-
Profesyonel ve etik değerler sergileme.
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
|
|
|
İçerik
|
|
| 1. hafta: |
Giriş ve motivasyon. |
| 2. hafta: |
İstatistik grafikleri. Betimleyici istatistik. |
| 3. hafta: |
Merkez ve dağılımın ölçümü. |
| 4. hafta: |
Temel olasılık. |
| 5. hafta: |
Kesikli rassal değişkenler. |
| 6. hafta: |
Sürekli rassal değişkenler. |
| 7. hafta: |
Çoklu olasılık dağılımları. Ara Sınav. |
| 8. hafta: |
Rassal değişkenlerin fonksiyonları. |
| 9. hafta: |
Örneklem dağılımları. |
| 10. hafta: |
Merkezi Limit Teoremi. |
| 11. hafta: |
Tahmin. |
| 12. hafta: |
Nokta ve aralık tahmininin özellikleri. |
| 13. hafta: |
Tek örnek grubu için hipotez testleri. |
| 14. hafta: |
Çoklu örnek grupları için hipotez testleri. |
| 15. hafta*: |
- |
| 16. hafta*: |
Final Sınavı. |
| Ders kitapları ve materyaller: |
Wackerly, D., Mendenhall, W., & Scheaffer, R. (2007). Mathematical statistics with applications. Nelson Education.7nd ed. |
| Önerilen kaynaklar: |
Mendenhall, Beaver and Beaver, Introduction to Probability and Statistics, Cengage Learning |
|
|
* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.
|
|
|
|
|
Değerlendirme
|
|
|
| Değerlendirme tipi |
Hafta numarası |
Ağırlık (%) |
|
| Ara sınavlar (Vizeler): |
7 |
40 |
| Dönem içi diğer çalışmalar: |
|
0 |
| Proje: |
|
0 |
| Ödev: |
|
0 |
| Kısa sınav (Quiz): |
|
0 |
| Final sınavı: |
16 |
60 |
| |
Toplam ağırlık: |
(%) |
|
|
|
|
İş yükü
|
|
|
| Etkinlik |
Süre (Haftalık saat) |
Toplam hafta sayısı |
Dönem boyu toplam iş yükü |
|
| Dersler (Yüz yüze öğretme): |
3 |
14 |
|
| Ders dışı bireysel çalışma: |
5 |
14 |
|
| Uygulama, Rehberli problem çözme: |
0 |
0 |
|
| Ödev: |
0 |
0 |
|
| Dönem projesi: |
0 |
0 |
|
| Dönem projesi sunumu: |
0 |
0 |
|
| Kısa sınav (Quiz): |
0 |
0 |
|
| Ara sınav için bireysel çalışma: |
10 |
1 |
|
| Ara sınav (Vize): |
2 |
1 |
|
| Final sınavı için bireysel çalışma: |
20 |
1 |
|
| Final sınavı: |
2 |
1 |
|
| |
|
Toplam işyükü: |
|
| |
|
Toplam AKTS kredisi: |
* |
|
|
* AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)
|
|
|
-->
