Course Name Code Semester T+U Hours Credit ECTS
Matematiksel Istatistik KAL 501 0 3 + 0 3 6
Precondition Courses
Recommended Optional Courses
Course Language Türkçe
Course Level Yüksek Lisans
Course Type Seçmeli
Course Coordinator Prof.Dr. HALİM ÖZDEMİR
Course Lecturers
Course Assistants
Course Category Alanına Uygun Öğretim
Course Objective

Matematiksel İstatistik herhangi bir bilimsel araştırmanın gerekli bir parçasıdır. Matematiksel İstatistik, fiziksel, sosyal ve özellikle mühendislik bilimlerinde ortaya çıkan problemlere düzenli olarak uygulanmaktadır. Bu dersin amacı, istatistiksel veri analizinin kavramlarını tanıtmak ve metodlarını, vermektir.

Course Content

Temel kavramlar ve semboller. Olasılık Uzayları. Bir değişkenli olasılık dağılımları. Çok değişkenli olasılık dağılımları. Matematiksel beklenen değer. Bağımsız rasgele değişkenlerin toplamları. Örneklemler ve örneklem dağılımları. İstatistiksel tahmin. İstatistiksel sonuç çıkarma.

# Course Learning Outcomes Teaching Methods Assessment Methods
1 Araştırma problemine model uydurma becerisi gelişir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
2 Araştırmalar için hazır paket programları anlama ve uygulama yeteneğini geliştirir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
3 Verilere dayalı olarak planlama ve kestirim yapabilir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
4 Verileri analiz edebilir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
5 Görsel değerlendirmeler için sunum yapma becerisini geliştirir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
6 Verilere dayalı olarak tahmin yapabilir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, Gösterip Yaptırma, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
7 Araştırma konusu ile ilgili örnekleme planı yapabilir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
8 Olayları yorumlayabilir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
9 Araştırma konusu ile ilgili veri derleyebilir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
10 Fiziksel problemler için matematiksel modelleri yorumlama yeteneğini geliştirir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
11 Çalışma alanı ile ilgili parametre seçimini yapabilir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Benzetim, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
12 Problem çözme becerisi gelişir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme , Sınav , Ödev, Performans Görevi,
Week Course Topics Preliminary Preparation
1 Temel kavramlar ve semboller
2 Olasılık Uzayları
3 Bir değişkenli olasılık dağılımları
4 Çok değişkenli olasılık dağılımları
5 Matematiksel beklenen değer
6 Matematiksel beklenen değer
7 Bağımsız rasgele değişkenlerin toplamları
8 Örnekleme ve örnekleme yöntemleri
9 Örneklem dağılımları
10 Verilerin düzenlenmesi
11 Verilerin analizi
12 İstatistiksel tahmin
13 İstatistiksel sonuç çıkarma
14 İstatistiksel sonuç çıkarma
Resources
Course Notes <p>Prof. Dr. Halim &Ouml;zdemir ve Yrd. Do&ccedil;. dr. Nesrin G&uuml;ler, Matematiksel İstatistik (Uzaktan &Ouml;ğretim) Ders Notları, &nbsp;Sakarya &Uuml;niversitesi &nbsp;2012,&nbsp;</p>
Course Resources

1) Paul L. MEYER, Introductory probability and statistical applications, Addison-Wesley Publishing Company, USA,1970.

2) Akdeniz, F, Olasılık ve istatistik, Baki Kitaevi, Seyhan/ADANA, 1998
3) Alexander M. MOOD, Franklin A. GRAYBILL and Duane C. BOES, Introduction to the theory of statistics, McGRAWHILL BOOK COMPANY, New York, 1974.
4) Çınlar, E., Introduction to stochastic processes, Prentice-Holl, Inc., New Jersey, 1975.
5) Robert V. HOGG and Allen T. CRAIG, Introduction to mathematical statistics, Macmillan Publishing Co. Inc., New York, 1978.

Order Program Outcomes Level of Contribution
1 2 3 4 5
1 Lisans derecesi yeterlilikleri üzerine kurulan, aynı ya da farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama yapabilmek X
2 Kalite alanındaki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilmek, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanabilmek X
3 Kalite alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulamak, çözüm yöntemi geliştirmek, çözmek, sonuçları değerlendirmek ve gerektiğinde uygulayabilmek X
4 Kalite alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, alanındaki ve dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarabilmek X
5 Kalite alanındaki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilmek ve sorumluluk alarak çözüm üretebilmek X
6 Kalite alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilmek X
7 En az bir yabancı dilde sözlü ve yazılı iletişim yeteneğine sahip olmak X
8 Kalite alanının gerektirdiği bilgisayar yazılımı ve donanımı bilgisi ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilmek ve geliştirebilmek X
9 Kalite alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretebilmek ve denetlemek X
10 Kalite alanında özümsedikleri bilgiyi ve problem çözme yeteneklerini, disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilmek
Evaluation System
Semester Studies Contribution Rate
1. Ara Sınav 70
1. Ödev 15
2. Ödev 15
Total 100
1. Yıl İçinin Başarıya 40
1. Final 60
Total 100
ECTS - Workload Activity Quantity Time (Hours) Total Workload (Hours)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Performans Görevi (Laboratuvar) 1 30 30
Final 1 20 20
Ara Sınav 1 15 15
Total Workload 161
Total Workload / 25 (Hours) 6.44
dersAKTSKredisi 6