İstatistik Yüksek Lisans Programı - Tepebaşi - Eskişehir - Anadolu Üniversitesi - I1275

Kurslar ve Yüksek Lisans Programları
Türkiye Türkiye
Tepebaşi - 1 İstatistik Yüksek Lisans Programı
Ara
Home>Yüksek Lisans Programları>İstatistik>Tepebaşi>İstatistik Yüksek Lisans Programı - Tepebaşi - Eskişehir
İstatistik Yüksek Lisans Programı
Metod: Kurumda
Yerleşim yeri:
Program ücreti: İsteğe Bağlı
Sponsor Linkler
Loading...

Sorularınız herhangi bir ücret alınmadan, doğrudan ilgili kuruma yönlendirilecektir
Anadolu Üniversitesi

İstatistik Yüksek Lisans Programı - Tepebaşi - Eskişehir

Ad
Soyad
E-posta adresi
Telefon Numarası
Yerleşim Yeri
Cep telefonu numarası
Yorumlar/ Sorular
* Zorunlu Alanlar

  Telefon ya da e-posta yoluyla ücretsiz bilgi almak istiyorum.

İlgili Kurum’dan bir yetkili en kısa zamanda konuyla ilgili daha çok bilgi vermek amacıyla sizinle iletişime geçecek.
Eğer Educaedu Business S.L.’nin kullanım koşulları ve gizlilik politikasını kabul ediyorsanız, bu seçeneği seçiniz.
Lütfen her alanı doğru bir şekilde doldurunuz
Bu sayfayı paylaş - İstatistik Yüksek Lisans Programları:
İstatistik Yüksek Lisans Programı - Tepebaşi - Eskişehir İstatistik Yüksek Lisans Programı - Tepebaşi - Eskişehir
Program Tanımları:
İSTATİSTİK YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

AMAÇ
Sunulan programların genel amacı istatistiksel tekniklerin gerçek hayatta kullanılmasının yaygınlaştırılmasını sağlamak ve uygulamalı ve teorik istatistik alanlarında kullanılmak üzere yeni istatistiksel teknikler geliştirmektir.

ARAŞTIRMA FAALİYETLERİ
Programa katılan öğretim elemanları güncel istatistik konuları üzerinde yoğun bir şekilde araştırmalar yapmaktadır. Bu araştırmalar,Entropi, Sinir Ağları ve İstatistik, İstatistiksel Şekil Analizi, Yönsel Veri Analizi, İleri Regresyon Teknikleri.

SUNULAN OLANAKLAR
İstatistik Bölümü kapsamında PC ler ile donatılmış bir laboratuvar ve çeşitli istatistik paket programları bulunmaktadır.

DERS LİSTESİ

1. Yarıyıl
İST506     Ölçüm Teorisi ve Olasılık    
İST531     Doğrusal Modeller    

Seçmeli Dersler
ARY505 Bilimsel Araştırma Planlaması ve Değerlemesi    
İST505     Ekonometrik Analiz    
İST507     Dairesel Veri Analizi    
İST510     Parametresiz İstatistiksel Teknikler    
İST511     İleri Regresyon Çözümlemesi    
İST512     Yapay Sinir Ağları ve İstatistik    
İST514     Araştırmacılar için İleri İstatistik Analiz Teknikleri    
İST517     Anket Değerlendirmeleri için Çoklu Bağıntı Teknikleri    
İST520     Maksimum Entropi Metodu ve İstatistik Uygulamaları    
İST521     Sürekli Parametreli Markov Süreçleri    
İST523     Regresyon Splaynı ile Nonparametrik Modeller    
İST524     Regresyon Splaynı ile Genelleştirilmiş Toplamsal Modeller    
İST526     İleri Deney Planlaması    
İST528     Olasılıksal Karışım Teorisi    
İST536     İstatistiksel Yazılımlar    
 
2. Yarıyıl

İST530     İstatistik Teorisi    
İST592     Seminer
 
3. Yarıyıl

İST790     Tez    
 

DERS İÇERİKLERİ


ARY     505    Bilimsel Araştırma Planlaması ve Değerlemesi                            
Bilimsel Araştırma; Bilimsel Araştırmanın Tanımı; Betimsel Yaklaşımlar; Bilim Dallarına Göre Niteliksel Farklılıklar; Bilimsel Araştırmanın Özellikleri; Bilimsel Araştırma Probleminin Saptanması Teknikleri; Bilimsel Araştırmalarda Kaynak Tarama Yöntemleri; Kaynağa Ulaşma ve Değerlendirme Teknikleri; Bilimsel Araştırma için Veri Sağlama; Güvenilir Veri Tanımı; Bilimsel Araştırmanın Değerlendirilmesinde İstatistiksel Tekniklerin Kullanım Olanakları; Sonuçların Yorumlanmasında İçerik ve İfade Birliğinin Sağlanmasının Önemi; Araştırmanın Yazım Biçimleri; Kaynak Gösterme Teknikleri; Tablolaştırma.
 
İST       503    Transfer Fonksiyonu  Hata Modelleri      3+0      7,5
Zaman Serisi ve Özellikleri; Zaman Serisi; Zaman Serisinin Özellikleri; Modellerin Sınıflaması; Model Belirleme Araçları; ACF; PACF CCF; Korelogram; DOG; AIC; Zaman Serisi Çözümleme Teknikleri; Transfer Fonksiyonu Hata Modelleri (TFHM); Transfer Fonksiyonu Kavramı; TFHM’nin Tanımlanması; TFHM Parametrelerinin Kestirimi; TFHM’nin Yeterliğinin Sınanması; TFHM Yardımıyla Öngörü Yapılması.

İST       505    Ekonometrik Analiz       3+0      7,5
Eşanlı Denklem Modelleri; İktisadi Değişkenlerin Eşanlı Bağımlılığı; Eşanlı İlişkilerin Doğurduğu Sonuçlar; Eşanlı Denklem Sapmasına Karşı Çözüm; Belirlenme; Belirlenme Sorunu; Belirlenmenin Biçimsel Kuralları; Belirleyici Kısıtlar; Belirleyici Kısıtlar için Sınamalar; Eşanlı Denklem Yöntemleri; İndirgenmiş Kalıp Yöntemi Ya Da Dolaylı En Küçük Kareler; Araç Değişkenler Yöntemi; İki Aşamalı En Küçük Kareler; Karma Tahmin Yöntemleri; Karma Tahmin Yöntemleri; Kısıtlanmış En Küçük Kareler; Yatay Kesit ve Zaman Serisi Verilerini Bir Araya Toplama; Durbinin Genelleştirilmiş En Küçük Kareleri; Thail ve Goldbergin Karma Doğrusal Tahmini; Temel Bileşenler Yöntemi.

İST       506    Ölçüm Teorisi ve Olasılık                              3+0      7,5
Düzlemsel Kümelerin Ölçümü; Genel Ölçüm Kavramı; Ölçümün Yarı Halkadan Halkaya Genişletilmesi; Toplamsallık ve s -toplamsallık; Ölçülebilir Fonksiyonlar; Lebesgue İntegrali; Stieltjes Ölçümü; Lebesgue-Stieltjes İntegrali; Dağılımlara Göre Rassal Değişkenlerin Sınıflandırılması: Kesikli, mutlak sürekli ve singular dağılımlara sahip rassal değişkenler;   Lebesgue-Stieltjes İntegralinin Olasılık Teorisinde Uygulamaları: Rassal değişkenlerin matematiksel beklentilerinin ve varyanslarının Lebesgue-Stieltjes integrali ile ifadesi.
 
İST       507    Dairesel Veri Analizi                                      3+0      7,5
Dairesel Veri: Şematik gösterim, Frekans dağılım biçimleri, Dairesel veri örnekleri; Tanımlayıcı İstatistikler: Konum ölçüleri, Yoğunlaşma ve saçılım ölçüleri, Trigonometrik momentler; Dairesel Olasılık Dağılımları: Düzgün dağılım, Cardioid dağılım, sarmal normal dağılım, dairesel normal dağılım; Parametre Tahmini; Ortalama Yön ve Yoğunlaşma Testleri: Tek örneklem testleri, İki ve çok-örneklem testleri; Dairesel Korelasyon ve Regresyon: Korelasyon ölçüleri, Regresyon modelleri.

İST       508    Benzetim Modelleme                     3+0      7,5
Benzetim   Modelleme Nedir, Amacı ve Uygulama alanları; Monte–Carlo Benzetimi; Benzetim Tipleri; Kesikli Olay Benzetiminin Elemanları; Olasılık Dağılımlarından Örnekleme: Ters dönüşüm, Konvalisyon, Reddetme   yöntemleri; Rassal Sayıların Üretimi; Kesikli Benzetimin Mekaniği;   İstatistiksel Gözlemlerin Toplanması için Yöntemler: Alt aralık, Tekrarlama, Döngüler yöntemleri; Benzetim   Programlama Dilleri Hakkında Genel Bilgi.

İST       509    Oyun Teorisi                                 3+0      7,5
Temel Kavramlar ve Tanımlar; Antagonist Oyunlar: Eyer noktaları, Matris oyunlar, Karma stratejiler, Oyun değerinin varlığı teoremi; Optimum Stratejilerin Nitelikleri; Matris Oyununun Çözüm Yöntemleri: Lineer programlama, İterasyon,   oyununun grafik çözümü yöntemleri; Matris Oyununun Boyutunu İndirme Teoremleri.

İST       510    Parametresiz İstatistiksel Teknikler     3+0      7,5
Parametrik Olmayan Testlerin Özellikleri; Testlerin Kullanım Amaçları; Yararları; Kısıtları; Tek Örneklem ile Parametrik Olmayan Testler; Binomial Test; İşaret Testi; Wilcoxon Tek Örneklem İşaret Sıralaması Testi; Diziler Testi; Bağlantısız Çift Örneklem; Medyan; Mann-Whitney; Kolmogorov-Simirnov’un Küçük ve Büyük Örneklemleri için Testleri; Bağlantılı Çift Örneklem Testleri; İşaret; Wilcoxon’un İşaret Sıralaması Testi; Tekrarlı Veriler için Mcnemar Testi; Çok Örneklemlerin Karşılaştırılmasında Kullanılan Testlerden Kruskal-Wallis Testi.

İST       511    İleri Regresyon Çözümlemesi         3+0      7,5
Matrislerle Regresyon ve Genel Regresyon Kuramı; Değişken Seçimi ve Model Geçerliliği; Göstermelik Değişkenle Regresyon; Kovaryans Analizi; İki Regresyon Denkleminin Denkliğinin Karşılaştırılması; Artıkların İncelenmesi ve Regresyon Sorunları; Regresyonda Kullanılan Dönüşümler; Çoklu Bağlantı İncelemesi; Yanlı Kestirim Yöntemleri; Ridge Regresyon; Doğrusal Olmayan Regresyon; Kalibrasyon; Önkestirim Aralıkları.

İST       512    Yapay Sinir Ağları ve İstatistik      3+0      7,5
Yapay Sinir Ağı (YSA) Nedir: Ağ mimarisi, Aktivasyon fonksiyonu, Eğitim algoritması; Örnek Sınıflandırmada Basit YSA Algoritmaları: Hebb, Perseptron ağları; Bazı uygulamaları: Regresiyon ve Diğer İstatiksel Yöntemlerle İlişkisi; Delta kuralı; Çok Katmanlı Perseptron: Geriye yayılım algoritması, Genelleştirilmiş delta kuralı; Doğrusal Olmayan Regresiyon ve Çok Katmanlı Perseptron.

İST       513    Araştırmacılar için İstatistik Teknikler        3+0      7,5
Dağılım Kavramı; Muhtelif Dağılım Tiplerinin Özellikleri; Normal Dağılım Gösteren Verilerle İstatistik Değerlendirmeler; Örneklem; Anakütle İlişkileri; Örneklemler Arası İlişkiler; Binom Dağılımı Gösteren Verilerle İstatistik Değerlendirmeler; Poisson Dağılımı Gösteren Verilerle İstatistik Değerlendirmeler; Veri; Düzenlenmesi; İncelenmesi; Analizi; İstatistik Tekniklerinin Uygulanması; İrdelenmesi; Sonuç Çıkarılması Aşamalarında

Araştırıcının Göz Önünde Tutacağı Temel Davranış Kalıpları; Nesnelliğin Önemi ve Gereği; Hata Kavramı; İstatistikte Hata Kaynakları; Hata Düzeyleri; Güven ve Risk Nosyonu Üzerinde Uygulamalı Çalışmalar.

İST       514    Araştırmacılar İçin İleri İstatistik  Analiz Teknikleri      3+0      7,5
Farklı Ölçme Düzeyindeki Değişkenler için Yer Ölçülerinin ve Dağılma Ölçülerinin İncelenmesi; Araştırma Verilerinin Dağılımlarının Teorik Dağılım Kalıpları ile Karşılaştırılması; Kontenjans Tablosu; Oluşturulması; İncelenmesi; Değişkenler Arasındaki İlişkilerinin Düzeylerinin Araştırılması; Çeşitli Ölçeklerle Elde Edilmiş Gözlem Değerlerine Ait Seriler Arasındaki İlişkilerin Belirlenmesi; Doğrusal Regresyon ve Korelasyon Katsayılarının Hesaplanması ve Yorumlanması; Anakütle Parametrelerinin Tahmini; İlişki Katsayılarının İstatistiksel Önem Kontrolu; Deney Planlamasının Temel Esasları.

İST       517    Anket Değerlendirmeleri için Çoklu Bağıntı Teknikleri                      3+0      7,5
Bağımlı ve Bağımsız Değişken Kavramları ve Anketlerde Bunların Ortaya Çıkarılmasının Gereği ve Önemi; Değişkenler Arasındaki Doğrusal İlişkilerin Araştırılması; Nitelik ve Nicelik Olarak Ortaya Konması; Değişkenler Arası İlişki Derecelerinin Güven Sınırları; Yorum ve İrdelenmeleri; Çıkarsama Yapma; Değişkenler Arası İlişkilerde Etkisi Sabit Tutulabilenlerin Belirlenmesi ve Bu Durumdaki İlişkilerin Derecelendirilmesi; Çoklu İlişki Analizlerinde Yorum; Sonuçların Olumlu ve Olumsuz Biçimlerde İfadesi ve Yorumlanması; Uygulanmış ve Yorumlanmış Anketlerin Gözden Geçirilmesi; Eleştirilmesi ve Yeniden Değerlendirme; Uygulamalı Çalışmalar.

İST       520    Maksimum Entropi Metodu ve   İstatistik Uygulamaları      3+0      7,5
Entropi: Bileşik entropi ve koşullu entropi. İnformasyon:   Nispi entropi ve enformasyon. Maksimum entropi (MaxEnt) metot, Kesikli rassal değişken için MaxEnt metot, Sürekli rassal değişken için MaxEnt metot, Maksimum entropi dağılımı, MaxEnt metodun uygulamaları, İstatistikte Uygulamaları, Ekonomide Uygulamaları, bölge ve şehir planlamada uygulamaları.

İST       521    Sürekli Parametreli   Markov Süreçleri   3+0      7,5
Olasılıksal Süreçler; Markov Süreçleri; Poisson Süreci; Markov Özelliği; Geçiş Olasılıklarının Özellikleri; Oran Matrisi ve Kolmogorov Türevsel Denklemleri; Limit Dağılımı; Doğum ve Ölüm Süreci; Postulatlar ve Limit Dağılımı; Bekleme Zamanı; Kolmogorov Türevsel Denklemleri; Salt Doğum Süreci; Dallanma Süreçleri; Dallanma Süreçlerinde Olasılık Yaratıcı İşlevler; Kaybolma Olasılığı ve Kaybolma Zamanı.

 
İST       525    Kontenjans Tablolarıyla  İstatistiksel Analiz    3+0      7,5
Nitel Değişken; Nitel Değişkenlerin Ölçülmesi; Kontenjans Tabloları; Sıra ve Sütun Oranları ve Profilleri; Odds Oranları; Kontenjans Tablolarında Örnekleme Modelleri; İki   Boyutlu Kontenjans Tabloları; Kontenjans Tablolarında İlişkinin Ölçülmesi; İki   Boyutlu Kontenjans Tabloları için Modeller; Üç ve Çok Boyutlu Kontenjans Tabloları; Üç ve Çok Boyutlu Kontenjans Tabloları için Modeller; Tamamlanmamış Kontenjans Tabloları ve Analizi.

İST       526    İleri Deney Planlaması   3+0      7,5
Karma Seviyeli Faktöriyele Tasarımlar; İki ve Üç Seviyeli Faktörler; İki ve Dört Seviyeli Faktörler; Kafes ve Split-Plot Tasarımları; İki Aşamalı Kafes Tasarımı; M Aşamalı Kafes Tasarımı; Split,Plot Tasarımı; Split-Split-Plot Tasarımı; Yanıt Yüzeyi Metotları; Sabit Noktaların Yerinin Saptanması; Yanıt Yüzeyi Karakterizasyonu; Ridge Sistemler; Çoklu Yanıtlar; Yanıt Yüzeyinin Uyumu için Deney Tasarımları; Karışım Deneyleri; Evop; Deney Tasarımında Taguchi Dağılımları.

 
İST       529    Açıklayıcı Değişken Analizi             3+0      7,5
Stem-And-Leaf Gösterimi; Gövde ve Yapraklar; Histogramlar; Özellikleri; Bilgisayar Uygulamaları; Box (Kutu) Çizimleri:Amacı; Aykırı Değerler; Çizimi; Bilgisayar Uygulamaları; Doğru Çizimi; Eğim ve Kesim Noktası; Özet Noktaları; Artıklar; Uyum İyiliğinin İncelenmesi; Kod Tabloları:Gösterimi; Bilgisayar Uygulamaları; Kod Tabloları ve Box Çizimleri; Medyan Düzeltme:2 Yönlü Tablolar; Artık Analizi; Rootogramlar; Histogram ve Alan Prensibi; Karşılaştırmalar ve Artıklar.

 
İST       536    İstatistiksel Yazılımlar                     3+0      7,5
Veri Analizinde Yazılımlar:Giriş; İstatistiksel Yazılımlar; MINITAB’e Giriş; MINITAB’in Çalıştırılması; MINITAB Menüleri:MINITAB’de Verilerin Girilmesi; Kopyalanması; Taşınması; Sıralanması; Hesap Makinesinin Kullanılması; Rassal Veri Türetimi; Matris Kullanımları; Tanımlayıcı İstatisitklerin Hesaplanması; Histogram Çizimi; Zaman Serisi Grafiklerinin Çizimi; Olasılık Grafiğinin Çizilmesi; MINITAB’de Komutlar; Çıktıların Kaydedilmesi; SPSS’e Giriş; SPSS Menüleri: SPSS’de Verilerin Girilmesi; Kaydedilmesi; Değişken Tanımlama; Değişken Ekleme; Değişken Çıkarma; Hesaplama Yapma; Yeniden Kodlama Yapma; Çapraz Tabloları Oluşturma.

İST       592    Seminer                                          3+0      7,5

İstatistik ile ilgili diğer programlar: