Hoş Geldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Fen-Edebiyat Fakültesi / MAT 242E / Dersin Bilgileri
 

Dersin Bilgileri

Dersin Adı
Türkçe İstatistik
İngilizce Statistics
Dersin Kodu
MAT 242E Kredi Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem -
3 4 - -
Dersin Dili İngilizce
Dersin Koordinatörü Mustafa Nadar
Dersin Amaçları İstatistik modeller; hipotez testlerinin ana prensipleri ve teorisi, Parametre tahmin yöntemleri, olabilirlik fonksiyonu ve maksimum olabilirlik tahmin edicileri. Tahmin edicilerin özellikleri, Fisher-bilgi ve etkinlik; maksimum olabilirlik tahmin edicilerinin asimtotik dağılımı, Güven aralıkları ve testler, Hipotez testlerinde optimumluk kriteri: rasgele testler; güçlü testler, Neyman-Pearson teoremi, Eşanlı en güçlü testler; olabilirlik oran testleri; Yeterli istatistik: yeterliliğintanımı, Factorization and Fisher-Neyman criteri, The Rao-Blackwell teoremi .Minimal ve tam yeterli istatistik, En iyi yansız tahmin edici. Lehmann-Scheffe teoremi. Regresyon analizi.

Bu dersin temel amacı öğrencilere ileri düzeyde ihtiyaç duyacakları matematiksel istatistik konularında sağlam temel oluşturmaktır.
İstatistik modeller; hipotez testlerinin ana prensipleri konularını izah eder.
Dersin Tanımı İstatistik modeller; hipotez testlerinin ana prensipleri ve teorisi, Parametre tahmin yöntemleri, olabilirlik fonksiyonu ve maksimum olabilirlik tahmin edicileri. Tahmin edicilerin özellikleri, Fisher-bilgi ve etkinlik; maksimum olabilirlik tahmin edicilerinin asimtotik dağılımı, Güven aralıkları ve testler, Hipotez testlerinde optimumluk kriteri: rasgele testler; güçlü testler, Neyman-Pearson teoremi, Eşanlı en güçlü testler; olabilirlik oran testleri; Yeterli istatistik: yeterliliğintanımı, Factorization and Fisher-Neyman criteri, The Rao-Blackwell teoremi .Minimal ve tam yeterli istatistik, En iyi yansız tahmin edici. Lehmann-Scheffe teoremi. Regresyon analizi.
Dersin Çıktıları 1. İleri düzeyde ihtiyaç duyacakları matematiksel istatistik konularında sağlam temel oluştururlar.
2. En çok olabilirlik fonksiyonu, maksimum olabilirlik tahmin edicileri ve özelliklerini açıklayabilir.
3. Fisher-bilgi ve etkinlik; maksimum olabilirlik tahmin edicilerinin asimptotik dağılımı konularını açıklayabilir.
4. Fisher-bilgi ve etkin tahmin edicileri ve özelliklerini ayırt edebilir.
5. Testler, eşanlı en güçlü testler ve olabilirlik oran testlerini ayırt edebilir.
6. Regresyon analizi ve kullanım alanlarını tanır.
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar
 
 
Dersler . Yardım . Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024