Genel Bilgi
Kod | ISB567 |
Ad | Tahmin Kuramı I |
Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
Dönem | Bahar |
Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
AKTS | 6 AKTS |
Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
Eğitim Dil | Türkçe |
Seviye | Doktora Dersi |
Tür | Normal |
Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. SELAHATTİN KAÇIRANLAR |
Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Lineer regresyonda tahmin yöntemlerini öğrenmek
Dersin İçeriği
Karar teorisi ve nokta tahmin. En küçük kareler yöntemi .En küçük kareler yönteminin özellikleri . Kısıtlı en küçük kareler tahmin yöntemi . Kısıtlı en küçük kareler ile ilişkili tahmin ediciler. Temel bileşenler tahmin edici ve özellikleri. Temel bileşenler tahmin edici ile ilişkili tahmin ediciler.Ridge tahmin edici ve Ridge ile ilişkili bazı tahmin yöntemleri. Shrinkage tahmin ediciler ve özellikleri. Minimax tahmin ediciler.Bayes tahmin ediciler.Robust tahmin ediciler.Tahmin edicilerin kabul edilebilirliği
Dersin Ön Koşulu
yok
Kaynaklar
Linear Models Jurgen Gross Springer Verlag 2004
Notlar
Estimation in Linear Models T.O. Lewis, P.L. Odell Prentice Hall 1971
Dersin Öğrenme Çıktıları
Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
---|---|
ÖÇ01 | Karar teorisi ve nokta tahmini öğrenir |
ÖÇ02 | En küçük kareler yöntemini, avantaj ve dezavantajlarını öğrenir |
ÖÇ03 | Kısıtlı en küçük kareler tahmini ve özelliklerini kavrar |
ÖÇ04 | Temel bileşenler tahmin edici ve özelliklerini öğrenir |
ÖÇ05 | Ridge tahmin edici ve özelliklerini öğrenir |
ÖÇ06 | Shrinkage tahmin edici, modified shrinkage tahmin edici ve özelliklerini kavrar |
ÖÇ07 | Minimax, Bayes ve robust tahmin yöntemlerini öğrenir |
ÖÇ08 | Tahmin edicilerin kabul edilebilirliğini öğrenir |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
---|---|---|---|
PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel problemlerin modellenmesinde ve probleme özgü çözümlerin üretilmesinde yeni yöntem ve stratejiler geliştirir. | 4 |
PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistik alanında belirli bir konu hakkında detaylı araştırma yapabilir. | |
PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistik literatürüne katkı yapabilecek düzeyde istatistik teorisine hakimdir. | |
PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanabilir. | |
PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | İstatistik alanında proje ve etkinlikler düzenleyebilir. | |
PÖÇ06 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirebilir. | 2 |
PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilimsel irdeleme yetisine sahip olur. | |
PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistik alanında bilimsel yayın üretebilir. | 3 |
PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Analitik düşünme becerisine sahip olur. | |
PÖÇ10 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mesleki yenilik ve gelişmeleri hem ulusal hem de uluslar arası düzeyde takip edebilir. | 2 |
PÖÇ11 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | İstatistik literatürünü takip edebilir. | 2 |
PÖÇ12 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Yabancı dil bilgisini, alanında yabancı dilde yayın ve sunum yapabilecek düzeyde geliştirebilir. | 2 |
PÖÇ13 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanabilir. | |
PÖÇ14 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olur. | 2 |
PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir. | |
PÖÇ16 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olur. | 2 |
PÖÇ17 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilimsel etik kurallara uygun davranır. | 2 |
Haftalık Akış
Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
---|---|---|---|
1 | Karar teorisi ve nokta tahmin | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
2 | En küçük kareler yöntemi | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
3 | En küçük kareler yönteminin özellikleri | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
4 | Kısıtlı en küçük kareler tahmin yöntemi | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
5 | Kısıtlı en küçük kareler ile ilişkili tahmin ediciler | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
6 | Temel bileşenler tahmin edici ve özellikleri | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
7 | Temel bileşenler tahmin edici ile ilişkili tahmin ediciler | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
8 | Ara Sınav | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
9 | Ridge tahmin edici ve Ridge ile ilişkili bazı tahmin yöntemleri | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
10 | Shrinkage tahmin ediciler ve özellikleri | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
11 | Minimax tahmin ediciler | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
12 | Bayes tahmin ediciler | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
13 | Robust tahmin ediciler | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
14 | Tahmin edicilerin kabul edilebilirliği | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
15 | Tahmin edicilerin kabul edilebilirliği | Kaynak Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
Toplam İş Yükü (Saat) | 157 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,28 | ||
AKTS | 6 AKTS |