Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Mühendisler İçin İleri Kestirim Teorisi | BSM 611 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. AHMET ÖZMEN |
Dersi Verenler | |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Kestirim teorisinin teorisini ve uygulamalarını öğrenciye öğretmek |
Dersin İçeriği | Giriş, Kaosamı, Lineer Model, Parametre Kestirimi, Enküçük_kareler Kestirimi: Dizi İşlemi, Enküçük_kareler Kestirimi: Tekil_değer Bozulması, Enküçük_kareler Kestirimi: Rekürsif İşlemleri, Kestirimcilerin Küçük_örnek Özellikleri, Kestirimcilerin Geniş_örnek Özellikleri, Küçük-kare kestirimcilerinin Özellikleri, Eniyi lineer Tarafsız Kestirim, Olasılık Fonksiyonu, Maksimum_olasılık Kestirimi, Çoklu İstatistiksel Raslantı Değişkeni Gaussian Rastgele Değişkenleri, Rastgele Parametrelerin adi_karelendirilmiş Kestirimi, Maksimum Arka: Rastgele Parametrelerin Kestirimi, Ayrık zaman elemanları, Gauss_Markov Rastgele Dizileri, Sistem Tanıma gibi Gerçek Dünya Problemlerine, Haberleşmeye ve Kontrol ile ilgili Problemlere Bazı Uygulamalar, Filtreleme, Smoothing, Kestirim. |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Konunun temellerini ve uygulamalarını öğretmek | Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Grup Çalışması, Anlatım, Deney / Laboratuvar, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Proje Temelli Öğrenme , | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, Performans Görevi, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Giriş, Kaosamı, Lineer Model, Parametre Kestirimi | |
2 | Enküçük_kareler Kestirimi: Dizi İşlemi | |
3 | Enküçük_kareler Kestirimi: Tekil_değer Bozulması | |
4 | Enküçük_kareler Kestirimi: Rekürsif İşlemleri | |
5 | Kestirimcilerin Küçük_örnek Özellikleri | |
6 | Kestirimcilerin Geniş_örnek Özellikleri | |
7 | Küçük-kare kestirimcilerinin Özellikleri | |
8 | Eniyi lineer Tarafsız Kestirim | |
9 | Olasılık Fonksiyonu, Maksimum_olasılık Kestirimi | |
10 | Gaussian Rastgele Değişkenleri | |
11 | Rastgele Parametrelerin adi_karelendirilmiş Kestirimi | |
12 | Maksimum Arka: Rastgele Parametrelerin Kestirimi | |
13 | Ayrık zaman elemanları, Gauss_Markov Rastgele Dizileri | |
14 | Sistem Tanıma gibi Gerçek Dünya Problemlerine, Haberleşmeye ve Kontrol ile ilgili Problemlere Bazı Uygulamalar, Filtreleme, Smoothing, Kestirim |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | Lessons in Estimation Theory for Signal Processing, Communications, and Control / Jerry M. Mendel, 1995 |
Ders Kaynakları | Probability and Stochastic Processes for Engineers / Carl W. Helstrom, 1984 Introduction to Stochastic Processes / Paul G. Hoel, Sidney C. Port, Charles J. Stone, 1972 Probability, Random Variables, and Stochastic Processes / Athanasios Papoulis, 1991 Kalman Filtering [Theory and Practice] / Mohinder S. Grawal, Angus P. Andrews, 1993 |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 40 |
1. Kısa Sınav | 20 |
1. Ödev | 20 |
2. Kısa Sınav | 20 |
Toplam | 100 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
1. Final | 50 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
Ödev | 1 | 10 | 10 |
Final | 1 | 20 | 20 |
Toplam İş Yükü | 141 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,64 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 6 |