LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
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. | X | ||||
| 2 | Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | X | ||||
| 3 | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular, değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. | X | ||||
| 4 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. | X | ||||
| 5 | Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | X | ||||
| 6 | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. | X | ||||
| 7 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. | X | ||||
| 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. | X | ||||
| 9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | X | ||||
| 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. | X | ||||
| 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. | X | ||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | ||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest