İstatistik Doktora Programı

E-posta ile bilgi

İstatistik Doktora Programı

  • Program tanımları İSTATİSTİK DOKTORA PROGRAMI

    DERS PROGRAMI

    1. YARIYIL
    İleri Matematiksel İstatistik
    Çok Değişkenli Analiz Uygulamaları
    Doğrusal ve Doğrusal Olmayan İstatistiksel Modeller

    2. YARIYIL
    Seçmeli Dersler

    3. YARIYIL
    Yeterlik Sınavı Çalışması

    4. YARIYIL
    Tez Önerisi Sunumu

    5. YARIYIL
    Tez Çalışma Raporu

    6. YARIYIL
    Tez Çalışma Raporu

    7. YARIYIL
    Tez Çalışma Raporu

    8. YARIYIL
    Tez Sunumu

    DERS İÇERİKLERİ

    ZORUNLU DERSLER

    İLERİ MATEMATİKSEL İSTATİSTİK
    3 saat/hafta, teori, 3 kredi, 4 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: İleriye dönük tahminde tek değişkenli doğrusal modelleme tekniklerinin ötesinde özellikle ekonomik ve finansal verilerde varyansın -riskin- modellenmesi, çok değişkenli getiri modellerinin dizayn edilmesi, tahminlenmesi ve bunlara ilişkin uygulamaların istatistik paket programlar eşliğinde anlatılması amaçlanmaktadır.
    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi: ENDERS, W., Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons, 1995.

    PANKRATZ, A., Forecasting With Dynamic Regression Models, John Wiley & Sons, 1991.

    FRANSES, P. H., Time Series Models For Business And Economic Forecasting, Cambridge    University Press, 1998.

    PINDYCK, R., RUBİNFELD, D., Econometric Models And Economic Forecasts, Mcgraw-Hill Company, 1991.

    Dersi Veren: Prof. Dr. Aydın ERAR

     
    ÇOK DEĞİŞKENLİ ANALİZ UYGULAMALARI

    2 saat/hafta, teori, 2 kredi, 2 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik : Çok Değişkenli Tekniklerin SPSS ve SAS Uygulamaları ele alınacaktır.

    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi: TABACHNICK, B.G., FIDELL, L.S., Using Multivariate Statistics, Allyn and Bacon, 2001.

    JOHNSON, A.R., WICHERN, D.W., Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, 2002.

    Dersi Veren: Prof. Dr. Gülay KIROĞLU

     
    DOĞRUSAL VE DOĞRUSAL OLMAYAN İSTATİSTİKSEL MODELLER


    3 saat/hafta, teori, 3 kredi, 4 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: Genel doğrusal ve doğrusal olmayan modeller esas olmak üzere bu modellerin oluşturulmasıyla ilgili varsayım ve konuların ayrıntılandırılması amaçlanmaktadır.

    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi: Cinemre , N., Varyans Analizi , Yayınlanmamış Ders Notu.

    Çömlekçi , N., Deney tasarımı İlke ve Teknikleri, Alfa Yayınevi, İstanbul 2003.

    SEARLE, S. R., Linear Models, New York: John Wiley and Sons, Inc., 1971.

    WASSERMAN, N. J., Wasserman. Applied Linear Statistical Models. Illinois: Richard D. Irvin Inc., 1974.

    CİNEMRE, N., Doğrusal Modellere Giriş, Yayınlanmamış Ders Notu.

    Dersi Veren: Prof. Dr. Nalan CİNEMRE

     
    SEÇMELİ DERSLER
     
    ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA
    3 saat/hafta, teori, 2 kredi, 3 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: Karar problemleri çoğunlukla kâr en büyüklenmesi veya maliyet en küçüklenmesine yönelik olmak üzere tek bir amaç dikkate alınarak fomüle edilmektedir. Oysa gerçek hayattaki karar problemlerinde tek bir amaç bulunmaz. Çünkü gerek kişiler gerekse kurumlar aynı anda birden çok amaca sahip olabilir. Bu tür problemlerin çözümünde çok amaçlı karar verme teknikleri kullanılır. Ders bu tekniklerin öğretilmesi amaçlıdır.

    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi:

    BIERMAN, H., BONINI, C. P., HAUMAN, W. H., Quantitative Analysis for Business Decisions, Eighth Edition, Boston: Irwin Homewood, 1991.

    CİNEMRE, N., Yöneylem Araştırması, İkinci Baskı, İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım, 2004.

    IGNIZIO, J. P., Goal Programming and Extensions, Second Edition, Massachusest: Lexington Books, 1979.

    Dersi Veren: Prof. Dr. Nalan CİNEMRE


    İLERİYİ TAHMİN TEKNİKLERİ

    3 saat/hafta, teori, 3 kredi, 4 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: İleriye dönük tahminde tek değişkenli doğrusal modelleme tekniklerinin ötesinde özellikle ekonomik ve finansal verilerde varyansın -riskin- modellenmesi, çok değişkenli getiri modellerinin dizayn edilmesi, tahminlenmesi ve bunlara ilişkin uygulamaların istatistik paket programlar eşliğinde anlatılması amaçlanmaktadır.
    Ön koşul: Zaman Serileri Analizi

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi: ENDERS, W., Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons, 1995.

    PANKRATZ, Forecasting With Dynamic Regression Models, John Wiley & Sons, 1991.

    FRANSES, P. H., Time Series Models For Business And Economic Forecasting, Cambridge    University Press, 1998.

    PINDYCK, R., RUBİNFELD, D., Econometric Models And Economic Forecasts, Mcgraw-Hill Company, 1991.

    Dersi Veren: Yard. Doç. Dr. Füsun DERİŞ


    OPTİMİZASYON
    2 saat/hafta, teori, 2 kredi, 3 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: Optimizasyonproblemlerinin çözümlenmesi ve yorumlanması için gerekli teorik ve uygulamalı donanımı sağlayarak karar organlarının stratejik düzeyden operasyonel düzeye kadar çeşitlenen geniş bir yelpazede kısa, orta, uzun dönemli karar alma sürecinde etkin ve doğru karar vermesini sağlayacak olgunun geliştirilmesi amaçlanmaktadır.

    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi: CİNEMRE, N., Yöneylem Araştırması. İkinci Baskı, İstanbul: Beta Basım Yayım, 2004.

    BAZARA, M. S., SHEFTY, C. M., Nonlinear Programming Theory and Algorithms, New York:   John Wiley and Sons. Inc., 1979.

    HIMMELBLAU, D. M., Applied Nonlinear Programming, New York: MCGraw-Hill Book Company, 1972.

    Dersi Veren: Prof. Dr. Nalan CİNEMRE

     
    PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİK
    2 saat/hafta, teori, 2 kredi, 4 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: Parametrik Tekniklere alternatif   olan Parametrik Olmayan Yöntemleri incelemek, bilgisayar destekli uygulamasını yapmak hedeflenmektedir.

    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi: GIBBSON, J.D., CHAKRABORTI, S., Nonparametric Statistical Inference, New York 1992.

    WAND, M.P. and JONES, M.C., Kernel Smoothing, Chapmann&Hall, London 1995.

    Dersi Veren: Prof. Dr. Gülay KIROĞLU


    BİYOİSTATİSTİK
    2 saat/hafta, teori, 2 kredi, 3 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: Lisans programında ‘’Biyoistatistik’ adı altında okutulan derste açıklanan tekniklerin daha ileri düzeyde incelenmesi ve bilgisayar yardımıyla   analizlerinin yapılması amaçlanmıştır.

    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi:   AKGÜL, A.,   Tıbbi Araştırmalarda İstatistiksel Analiz Teknikleri, Ankara 2003.

    ÖZDAMAR, K.,   SPSS İle Biyoistatistik, Eskişehir 2001

    ŞENOCAK, M.,   Biyoistatistik, İstanbul 1998

    Dersi Veren: Yrd.Doç. Dr. Meral YAY


    İSTATİSTİKSEL KARAR ALMA
    2 saat/hafta, teori, 2 kredi, 3 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: Karar durumu ve karar problemlerinin formülasyonu özellikle son yıllarda en iyi çözüme ulaşmak isteyenler için hayati öneme sahip bir yaklaşımdır. Bu dersin amacı, karar almayı kolaylaştıran ve doğru kararların alınmasını sağlayan karar kuramı modellerini geliştirmek ve geliştirilen modelleri gerçek hayat problemlerine uygulamaktır.

    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi:  

    SEARLE, S. R., Linear Models, New York: John Wiley and Sons, Inc., 1971.

    WASSERMAN, N.J.,   Applied Linear Statistical Models. Illinois: Richard D. Irvin Inc., 1974.

    CİNEMRE, N., Doğrusal Modellere Giriş, Yayınlanmamış Ders Notu.

    BERGER, J. O., Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis , New York : Springer Verlag, 1993.

    Dersi Veren: Prof. Dr. Nalan CİNEMRE


    İSTATİSTİKSEL DENEY TASARIMI
    3 saat/hafta, teori, 3 kredi, 3 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: İstatistiksel çıkarsamayı tekrarlayarak deney tasarımında karşılaşılacak sorunları ve çözümlerini açıklamak, deney düzenlemede kullanılan başlıca modelleri formüle etmek, karar kuramı modellerini geliştirmek ve geliştirilen modelleri gerçek hayat problemlerine uygulamak amaçlanmaktadır.  

    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi:

    GUNTER, C., William. Analysis of Variance, New York: Prentice-Hall Inc., 1964.

    ÇÖMLEKÇİ,   N., Deney Tasarımı İlke ve Teknikleri, İstanbul: Alfa   Basım Yayım, 2003.  

    Dersi Veren: Prof. Dr. Nalan CİNEMRE


    ALTERNATİF REGRESYON YÖNTEMLERİ
    3 saat/hafta, teori, 3 kredi, 4 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: Lisans ve Bilim Uzmanlığı programlarında görülen Regresyon Çözümlemesi derslerinin temeli altında, genelde, birbirinden bağımsız değişik regresyon yöntemlerinin anlatımını kapsar.

    Ön koşul:   İS 521

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi:

    BIRKES, D., DODGE, Y.,    Alternative Methods of Regression, John Wiley and Sons, 1993.

    HARRELL, F.E., Regression Modeling Strategies, Springer, 2001.

    Dersi Veren: Prof. Dr. Aydın ERAR


    BAYESCİ  İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

    2 saat/hafta, teori, 2 kredi, 4 AKTS kredisi

    Amaç / İçerik: İstatistikte önem taşıyan bayesci bakış açısı ele alınarak regresyon, çok değişkenli teknikler ve zaman serileri için bayesci çıkarımlar ve konuların   ileri düzeydeki tekniklerini   içermektedir.

    Ön koşul:

    Değerlendirme Yöntemleri: yazılı sınav / ödev

    Önerilen Kaynak Listesi:

    GÜRSAKAL, N., Bayesgil İstatistik,Uludağ Üniversitesi Güçlendirme Vakfı, Yayın no:68, Bursa

    1992.

    LEE P.M., Bayesian Statistics, Oxford 1989.

    PRESS, S.J., Bayesian Statistics:Principles,Models and Applications, John Wiley&Sons, New York 1989.

    ZELLNER, A., Introduction to Bayesian İnference in Econometrics, John Wiley&Sons, New York, 1985.

    Dersi Veren: Yard. Doç.Dr. Funda SEZGİN

E-posta ile bilgi

İstatistik ile ilgili diğer programlar