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
