Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Ders KoduDers AdıDers TürüYılYarıyılAKTS
İST430 Bayesci İstatistik II 927006 4 8 5
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Amacı
İleri Bayesci yöntemleri öğretmek
Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Prof.Dr.Mehmet Ali CENGİZ
Öğrenme Çıktıları
  1. Bayesci yöntemler bilinir.
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
Yok
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
-Box, G.E.P Ve Tiao, G.C. (1992). Bayesian ınference ın statistical analysis. Wiley
Classics Library Edition, New York, John Wiley & Sons.
- Zellner, A. (1971). An introduction to bayesian inference in econometrics. New
York, John Wiley & Sons.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Staj Durumu
Yok
Dersin İçeriği
Haftalık Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuar
1.BAYESCİ İSTATİSTİĞİN TANITILMASI
2.BAYESCİ YAKLAŞIM İLE SONSAL DAĞILIMLARIN OLUŞTURULMASI
3.SONSAL DAĞILIM PARAMETRELERİNİN ELDE EDİLMESİ
4.YAKINSAMA KRİTERLERİ
5.BAYESCİ HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
6.BAYESCİ T-TESTLERİ
7.BAYESCİ VARYANS ANALİZİ
8.ARASINAV
9.BAYESCİ ÇAPRAZ TABLO ANALİZİ
10.BAYESCİ ORAN KARŞILAŞTIRMA TESTLERİ
11.BAYESCİ REGRESYON ANALİZİNE GİRİŞ
12.BAYESCİ REGRESYON MODELİNDE PARAMETRE TAHMİNİ
13.BAYESCİ REGRESYON MODELLERİNE AİT UYUM ÖLÇÜLERİ
14.BAYESCİ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ
15.
16.
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Ara Sınav1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) Sonu EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Final Sınavı1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri60
Toplam100
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerAdetSüresi(saat)Toplam İş Yükü(saat)
Ara Sınav122
Final Sınavı122
Derse Katılım14342
Laboratuvar14342
Problem Çözümü14228
Ev Ödevi2612
Toplam128