| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İleri İstatistiksel Analiz | EKO 575 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi SAYIN SAN |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, istatistik ve ekonometrik araştırmalarda kullanılacak istatistiksel ve ekonometrik tekniklerin alt yapısının öğrencilere kazandırılmasıdır. Dersin temel konusu, olasılık ve olasılık dağılımlarının kavranmasıdır. |
| Dersin İçeriği | İstatistiksel alt yapının oluşturulması: Tahmin yöntemleri ve İstatistiksel Çıkarsama, Normal Dağılım, t ve F dağılımı, Ki-Kare dağılımı hakkında bilgi verilmesi. Merkezi Limit Teoremi, Güven aralıklarının oluşturulması, Olabilirlik fonksiyonları, nokta tahminleri, Bootstrap ve Bayesian Çıkarsama, Nonparametrik testler, En Çok Olabilirlik Yöntemi, En Küçük Kareler Yöntemi |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Olasılığın temel kurallarını ve önermelerini bilir. | Alıştırma ve Uygulama, | Ödev, |
| 2 | İstatistiksel ve ekonometrik yöntemlerde olasılık kurallarının ve tekniklerinin nasıl kullanılacağını bilir. | Tartışma, | Sınav, |
| 3 | - Olasılık ile ilgili sorunları tartışabilir ve sonuçlarını karşılaştırabilir. | Tartışma, | Ödev, |
| 4 | Olasılık kurallarının ve tekniklerinin farklı durumlarda nasıl kullanılacağını öğrenir. | Tartışma, | Sınav, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Temel İstatistik: Temel kavramlar (Rassal değişkenler ve İstatistiksel Bağımsızlık) | |
| 2 | Temel İstatistik: Normal Dağılım, t ve F dağılımı, Ki-Kare dağılımı | |
| 3 | İstatistiksel analize giriş: Veri Türleri, Verilerin ölçülmesi | |
| 4 | Merkezi Limit Teoremi | |
| 5 | Nokta tahmincileri | |
| 6 | Güven aralıkları | |
| 7 | Olasılık Teorisi | |
| 8 | Vize | |
| 9 | Olabilirlik fonksiyonu | |
| 10 | Hipotez testleri | |
| 11 | Parametrik olmayan testler | |
| 12 | Bayesian çıkarsama | |
| 13 | En Çok Olabilirlik Yöntemi | |
| 14 | En Küçük Kareler Yöntemi |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | Advanced Statistics from an Elementary point of view (2005). Panik, Michael J., Elsevier |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Genel ekonometrik teori bilgisi. | ||||||
| 2 | Hem temel bilgisayar (word, excel gibi programlarda) hem de en az bir istatistiksel bilgisayar programını (SPSS, Eviews, Gauss, Stata vb.) kullanabilmek | ||||||
| 3 | Matematiksel, ekonomik, istatistiksel ve ekonometrik olarak analiz etme becerisi kazanmak | ||||||
| 4 | Sayısal ve istatistiksel araştırma becerisine ve düşünme becerisine sahip, bunlar doğrultusunda alınacak kararların sonuçlarını tahmin edebilme ve doğru tahminlerde bulunabilme; nedensel ilişkileri göz önünde bulunduran, analitik düşünce yapısına sahip ve stratejik bir yaklaşım geliştirebilme | ||||||
| 5 | Gerçek hayattaki ekonomik olaylara ve sorunlara yaklaşımlarında geniş bir perspektiften ekonomik konularda analitik olarak tutarlı fikirler oluşturma ve savunma becerisine sahip olma. | ||||||
| 6 | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerlerin bilincinde olmak | ||||||
| 7 | |||||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|