LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)
MATH 504 | Ders Tanıtım Bilgileri
Dersin Adı |
İstatistik
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
MATH 504
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
7.5
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Yüksek Lisans
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | - | |||||
Dersin Koordinatörü | - | |||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Olasılık ve istatistiğin finans uygulamaları için gerekli temel konularını tanıtmak ve uygulamak. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | İstatistiğin finans uygulamalarının tanıtıldığı bu derste istatiksel tahmin metodu, istaiksel analiz metodu ve olasılık teknikleri anlatılmaktadır. Bu teknikler, uygulamalı olarak gösterilmektedir. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Olasılık ve modeller | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
2 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
3 | Rassal örneklem ve özellikleri | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
4 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
5 | Örneklem dağılımı | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
6 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
7 | Tahmin metotları | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
8 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
9 | Hipotez testleri | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
10 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
11 | Regresyon ve korelasyon | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
12 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
13 | Varyans analizi | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
14 | Uygulama | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. |
15 | Dersin gözden geçirilmesi | |
16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı | “Statistics and Finance” by David Ruppert, Springer, 1st Edition, 2004. Hard Cover ISBN: 978-0-387-20270-9 |
Önerilen Okumalar/Materyaller | “Introduction to Mathematical Statistics” by Hogg, Craig, and McKean. Prentice Hall, 6th Edition, 2004. ISBN-13: 978-0130085078 “Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics” by Bickel, and Doksum. Prentice Hall, 2nd Edition, 2014. ISBN-13: 978-1498723800
|
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | ||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
20
|
Proje | ||
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav |
1
|
30
|
Final Sınavı |
1
|
50
|
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
2
|
50
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
50
|
Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
6
|
84
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
0
|
||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
20
|
20
|
Proje |
0
|
||
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
1
|
35
|
35
|
Final Sınavı |
1
|
38
|
38
|
Toplam |
225
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
1 | Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. |
|||||
2 | Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. |
|||||
3 | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. |
|||||
4 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. | |||||
5 | Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. |
|||||
6 | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. |
|||||
7 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. |
|||||
8 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. |
|||||
9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. |
|||||
10 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. |
|||||
11 | Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların bilgisayar mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. |
|||||
12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest