Iğdır Üniversitesi Bilgi Paketi / Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Course Unit Code	Course Unit Title	Type of Course Unit	Year of Study	Semester	Number of ECTS Credits
170300401406	OLASILIK VE İSTATİSTİK - II	Compulsory	2	4	5

Level of Course Unit

First Cycle

Objectives of the Course

Temel matematiksel istatistik kavramlarını anlama, yorumlama ve uygulama ile teori arasındaki bağı oluşturma

Name of Lecturer(s)

Prof. Dr. Elman HAZAR

Learning Outcomes

1	İstatistiki sonuç çıkarımında gerekli olan tanımları kavrar, (Kitle ve örneklem kavramlarının ayrımı, Parametrenin tanımını yapar)
2	İstatistik ve Tahmini Edici (nokta tahmin edicisi, aralık tahmin edicisi) kavramlarını tanımlar
3	Tahmin edici bulma yöntemlerini (momentler, en küçük kareler, en çok olabilirlik, bayes tahmin yöntemleri) uygular
4	Tahmin ediclerde aranan özellikleri (yansızlık, tutarlılık, etkinlik, yeterlilik, en küçük varyans vs.) ifade eder
5	Kitle parametresi (parametreleri) için aralık tahmini yapar
6	Kitle parametresi (parametreleri) için parametrik istatistiki sonuç çıkarımın teorisine uygun biçimde hipotez testi sınamasını yapar

Mode of Delivery

Birinci Öğretim

Prerequisites and co-requisities

Yok

Recommended Optional Programme Components

Yok

Course Contents

Örneklem ve örneklem istatistiklerine bağlı olarak elde edilen tahmin edicilerin istatistiksel özelliklerini inceleme. Parametre tahmini ile ilgili istatistiki sonuç çıkarımlar yapma. Parametrelere ilişkin Hipotez testleri

Weekly Detailed Course Contents

Week	Theoretical	Practice	Laboratory
1	Kitle, parametre ve örneklem kavramları. Örneklem istatistiklerinin dağılımları
2	Tahmin edicilerin asimptotik özellikleri, Olasılıkta yakınsama (büyük sayılar yasası), dağılımda yakınsama (merkezi limit teoremi), momentlerde yakınsama.
3	Sıra istatistikleri ve bunlara bağlı bazı istatistikler (mod, medyan, persentiller, vs)
4	Parametre tahmini problemine giriş
5	Tahmin edicilerde aranan özellikler: yansızlık, yeterlilik,
6	Tutarlılık, etkinlik, tamlık
7	En iyi yansız tahmin ediciler, Cramer-Rao eşitsizliği
8	Ara sınav
9	Rao-Blackwell teoremi, Lehmann-Scheffe teklik teoremi
10	Tahmin edicilerin dağılım özellikleri (Taylor serileri yardımı ile asimptotik dağılımın elde edilmesi ve bazı özellikler)
11	Hipotez testi problemine giriş: hipotez testi kavramı, basit ve karmaşık hipotezler, test fonksiyonu
12	Hata olasılıkları ve Güç fonksiyonları, En güçlü testler
13	Olabilirlik oran testleri ve Neymann-Pearson lemması
14	Neymann-Pearson lemmasının uygulamaları, karmasık hipotezlerin test edilmesi
15	Final Sınavı

Recommended or Required Reading

Akdi, Y.(2014), Matematiksel İstatistiğe Giriş, Gazi Kitabevi 4.Baskı (Ders kitabı) Casella, G. (2001). Statistical Inference. Pacific Grove, Calif. : Wadsworth. Hogg, Robert, V., Craig, Allan, T. (1978). Introduction to Mathematical Statistics. 4 nd ed., New York: Macmillan. Wackerly,D. Dennis, Mendenhall,William, Scheaffer, Richard (2002) Mathematical Statistics with Applications. 6th Ed. California, Duxbury.

Planned Learning Activities and Teaching Methods

Assessment Methods and Criteria

Term (or Year) Learning Activities	Quantity	Weight
Ara Sınav	1	100
SUM		100
End Of Term (or Year) Learning Activities	Quantity	Weight
Final Sınavı	1	100
SUM		100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri		40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri		60
SUM		100

Language of Instruction

Türkçe

Work Placement(s)

Yok

Workload Calculation

Activities	Number	Time (hours)	Total Work Load (hours)
Ara Sınav	1	1	1
Final Sınavı	1	2	2
Derse Katılım	14	3	42
Soru-Yanıt	14	3	42
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma	1	20	20
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma	1	30	30
TOTAL WORKLOAD (hours)			137

Contribution of Learning Outcomes to Programme Outcomes

	PO 1	PO 2	PO 3	PO 4	PO 5	PO 6	PO 7	PO 8	PO 9	PO 10
LO1	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
LO2	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
LO3	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
LO4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
LO5	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
LO6	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4

* Contribution Level : 1 Very low 2 Low 3 Medium 4 High 5 Very High