Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Prof. Dr. Yüksel Terzi Prof. Dr. Kamil Alakuş Prof. Dr. Vedat Sağlam *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2025, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1) Larson, H. J. (1982). Introduction to Probability Theory and Statistical Inference. 3rd Ed., New York: John Wiley &Sons.; 2) Hogg, R. V. And Craing, A. T. (1989). Introduction to Mathematical Statistics. 4th Ed., New York: Macmillan Publishing Co.; 3) Mendenhall, W., Wackerly, D. D. and Scheaffer, R. (1990). Mathematical Statistics with Applications. 4th Ed., Boston: PWS-Kent Publishing Company. 4) Hogg, R. V. And Tanis, E. A. (1993) Probability and Statistical Inference. 4th Ed., New York: Macmillan Publishing Co.; 5) Rice, J. A. (1995). Mathematical Statistics and Data Analysis. 2rd Ed., California: Wadsworth Publishing Co. 6) Cramer, H. (1996). Mathematical Methods of Statistics. Prinseton Univ. Pres., N.J. 7) Shahbazov, A. (2005). Olasılık Teorisine Giriş. Birsen Yayınevi. İstanbul.

Dersin İçeriği

Kümeler dizisi. Monoton diziler. Rasgele değişkenler dizisinin yakınsaklığı. 1’e eşit olasılıkla yakınsaklık. Olasılığa göre yakınsaklık. Dağılıma göre yakınsaklık. Orta kuadratik yakınsaklık. Chebyshev, Kolmogorov, Cauchy, Jensen eşitsizlikleri. Büyük sayılar kanunu. Khinchin teoremi. Kolmogorov teoremi. Merkezi limit teoremi.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, teorik istatistik konularının ileri seviyede incelemektir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Rasgele değişkenler ve fonksiyonları
2 Kesikli ve sürekli rastgele değişkenlerin dağılımları.
3 Örnekleme dağılımları ve momentleri.
4 Eşitsizlikler ve optimizasyon
5 Kesikli ve sürekli rastgele değişkenlerin sıra istatistikleri
6 Limit teoremleri ve yakınsaklık türleri.
7 Tahmin edici ve tahmin edici bulma yöntemleri: Momentler yöntemi
8 Tahmin edici ve tahmin edici bulma yöntemleri: En çok olabilirlik yöntemi
9 Ara sınav
10 Tahmin edici ve tahmin edici bulma yöntemleri: En küçük kareler yöntemi, Bayes yöntemi
11 Tahmin edicilerin özellikleri: Yansızlık
12 Tahmin edicilerin özellikleri: Tutarlılık
13 Tahmin edicilerin özellikleri: Etkinlik
14 Tahmin edicilerin özellikleri: Etkinlik ve Cramer-Rao eşitsizliği. Yeterli istatistik
15 Rao–Blackwell teoremi, Lehmann–Scheffé teoremi, Basu teoremi.