Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu
Fen Bilimleri Enstitüsü - İstatistik

Program Tanımları

Kuruluş

Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Yüksek Lisans programı 1988 yılında açılmıştır. Anabilim dalımızda halen aktif 106 yüksek lisans öğrencisi kayıtlı bulunmaktadır. Anabilim dalımızda 4 profesör, 6 doçent, 1 Dr.Öğr. Üyesi olmak üzere 11 kişilik bir bilimsel kadro tarafından katkı verilmektedir.

Kazanılan Derece

Lisansüstü Eğitim programında yer alan bütün dersleri başarıyla tamamlayan öğrenciler İstatistik alanında Yüksek lisans derecesi alırlar.

Derecenin Düzeyi

Yüksek Lisans

Kabul ve Kayıt Koşulları

Yüksek lisans programlarına alınacak öğrenci sayıları, öğrencilerde aranacak nitelikler, son başvuru tarihi, istenilen belgeler ve diğer hususlar ilanla duyurulur. Yüksek lisans programına başvurabilmek için adayların Yükseköğretim Kurulunca denkliği kabul edilmiş bir lisans diplomasına veya geçici mezuniyet belgesine sahip olmaları gerekir. Ayrıca, ÖSYM tarafından yapılan ALES'den ilgili puan türünde en az 55 standart puana sahip olması gerekmektedir. Yüksek lisansa öğrenci kabulünde yapılacak değerlendirmede adayın not ortalaması 100’lük sisteme göre değerlendirilir. ALES puanının %50’si, lisans not ortalamasının %40’ı ve yabancı dil puanının %10’u alınarak toplanır. Bu toplamın en az 60 puan olması gerekir. YDS’den veya ÖSYM tarafından eşdeğerliği kabul edilen uluslararası yabancı dil sınavından yabancı dil belgesi bulunmayan adayların, yabancı dil puanı sıfır kabul edilerek hesaplama yapılır. Bu taban puanın üstündeki adaylar, en yüksek puandan itibaren sıralanarak ilan edilen kontenjanlara göre yerleştirilir. Puan eşitliği durumunda ALES puanı yüksek olan aday tercih edilir.

Önceki Öğrenmenin (formal, in-formal, non-formal) Tanınması Hakkında Kurallar

Üniversitedeki aynı enstitünün bir başka anabilim dalında veya başka bir yükseköğretim kurumunun eşdeğer enstitüsüne bağlı lisansüstü programında en az bir yarıyılı tamamlamış olan başarılı öğrenci, lisansüstü programlara yatay geçiş yoluyla kabul edilebilir. Bir öğrencinin yatay geçiş başvurusunun kabul edilebilmesi için, başvuru tarihine kadar kayıt yaptırmış bulunduğu derslerden ağırlıklı not ortalamasının en az 75 olması, halen devam etmekte olduğu lisansüstü öğretim programı ile geçmek istediği program arasında dersler ve giriş koşulları bakımından uyum olması, ilgili anabilim dalında tez danışmanlığını üstlenebilecek öğretim üyesi ve alt yapı imkanlarının bulunması gerekir. Üniversitenin bir lisansüstü programına yatay geçiş yapmak isteyen öğrenci; devam etmekte olduğu öğretim programını tanıtan ve kayıt olduğu derslerden başarı durumunu belirten belgeleri dilekçesine ekleyerek, izleyen yarıyıl öğretiminin başlama tarihinden en az üç hafta önce, ilgili enstitü müdürlüğüne başvurur.

Yeterlilik Koşulları ve Kuralları

Tezli yüksek lisans programı 24 ulusal kredi ve 120 AKTS’den az olmamak koşuluyla en az yedi ders, seminer ve tez/sanat çalışmasını içeren özel konulu derslerden oluşur. Tezli yüksek lisans öğrencisinin alacağı derslerin en çok iki tanesi, lisans öğrenimi sırasında alınmamış olması koşuluyla, lisans derslerinden de seçilebilir. Ayrıca, dersler danışmanın görüşü doğrultusunda, ilgili anabilim/anasanat dalı başkanlığının önerisi ve enstitü yönetim kurulu onayı ile diğer yükseköğretim kurumlarında verilmekte olan lisansüstü derslerden de seçilebilir. Seminer dersi ve tez çalışması yerel kredi sistemine göre kredisiz olup başarılı veya başarısız olarak değerlendirilir. Öğrenci, en geç üçüncü yarıyılın başından itibaren her yarıyıl tez çalışmasına kayıt yaptırmak zorundadır. Tezli yüksek lisans programındaki bir öğrenci tezi ile ilgili elde ettiği sonuçları, ilgili enstitünün tez yazım kurallarına uygun biçimde yazmak ve tezini jüri önünde sözlü olarak savunmak zorundadır. Tez sınavının tamamlanmasından sonra jüri tez hakkında salt çoğunlukla kabul, red veya düzeltme kararı verir. Tezi hakkında düzeltme kararı verilen öğrenci en geç üç ay içinde gereğini yaparak tezini aynı jüri önünde tekrar savunur. Bu savunma sonunda da tezi kabul edilmeyen öğrencinin kaydı silinir.

Program Profili

Öğrencinin en az 24 kredilik ders alıp en fazla dört dönem içerisinde bu derslerden başarıyla geçmesi gerekir. Tezli yüksek lisans programını tamamlama süresi iki yarıyıl uzatmayla azami altı yarıyıldır. Azami süre içinde kredili derslerini, seminer ve tez çalışmasını başarıyla tamamlayamadığı için tez sınavına giremeyen bir öğrenci, ilgili dönem için öngörülen katkı payı veya öğrenim ücretini ödemek koşuluyla öğrenimine devam etmek üzere kayıt yaptırabilir. Bu durumda ders ve sınavlara katılma ile tez hazırlama hariç, öğrencilere tanınan diğer haklardan yararlandırılmaksızın öğrencilik statüleri devam eder.

Mezunların İstihdam Profilleri (örneklerle)

Mezunlar kantitatif analiz yapan planlama ünitelerinde, sigorta şirketlerinde, endüstrilerin kalite kontrol birimlerinde, üretim kontrol ve teknoloji geliştirme aşamalarında, tarımla ilgili sektörlerin deney düzenleme aşamasında, bilgisayar programlama şirketlerinde ve bankalarda çalışabilmektedirler. Böylece bir İstatistikçinin, sayısal değerlendirmelerin yapıldığı Devlet Planlama Teşkilatı, Sanayi ve Ticaret Bakanlığı, Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK), Standartlar Enstitüsü, İş ve İşçi Bulma Kurumu gibi kuruluşların yanı sıra, özel sektör şirketleri tarafından da istihdam edilebilmeleri söz konusu olmaktadır. Ayrıca İstatistikçiler Üniversitelerin İstatistik ile ilgili diğer bölümlerinde araştırmacı ve eğitmen olarak da çalışabilmektedirler.

Üst Derece Programlarına Geçiş

Yüksek lisans programını başarı ile tamamlayan mezunlar , ALES sınavından geçerli notu almaları , İngilizce dil yetkinliğini sağlamaları koşuluyla gerek kendi alanlarında gerekse çok disiplinli alanlarında doktora programlarına başvurabilir ve mülakat sınavında başarılı olmaları halinde kabul edilirler.

Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme

Öğrenci aldığı dersten öğretim üyesinin uygulayacağı vize, final ve bunun gibi değerlendirmeler sonunda genel ortalama olarak en az CB (65-69) notuna sahip olmak zorundadır. Aksi taktirde o dersten başarısız sayılır.

Mezuniyet Koşulları

Mezuniyet koşulları “Yeterlilik Koşulları ve Kuralları” bölümünde açıklandığı gibidir.

Çalışma Şekli (Tam Zamanlı, e-öğrenme )

Tam Zamanlı

Adres ve İletişim Bilgileri (Program Başkanı, AKTS/DS Koordinatörü)

Prof. Dr. Yüksel Terzi Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı 55139 Kurupelit Atakum / Samsun Türkiye Telefon: +90 362 3121919-5215 e-posta: yukselt@omu.edu.tr

Bölüm Olanakları

Anabilim dalımızda 40 adet ve 18 adet bilgisayardan oluşan iki tane bilgisayar laboratuvarı, 1 adet seminer odası ve 1 adet lisansüstü öğrenci çalışma odası bulunmaktadır.

Program Çıktıları

  1. Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir.
  2. Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanır.
  3. Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve istatistik metotları kullanarak analiz eder ve yorumlar.
  4. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanır.
  5. Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütür.
  6. Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir.
  7. Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetler ve bu değerleri öğretir.
  8. Alanının gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, alanının uygulamalarına etkileri açısından değerlendirir.
  9. Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarır.
  10. Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapar.
  11. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.
  12. Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
  13. Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümler.
  14. Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlar ve yeni bilgiler oluşturur.
  15. Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi teşhis eder.

Düzey/Alan/Program Gösterimi

Ulusal Düzey Yeterlilikleri
7. Düzey (Yüksek Lisans)
Ulusal Alan Yeterlilikleri Program Çıktıları
Bilgi
  • Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve derinleştirebilme.
  • Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme.
  • Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve istatistik metotları kullanarak analiz eder ve yorumlar.
  • Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi teşhis eder.
  • Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir.
  • Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanır.
Beceriler
  • Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilme.
  • Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlayabilme ve yeni bilgiler oluşturabilme,
  • Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümleyebilme.
  • Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanır.
  • Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlar ve yeni bilgiler oluşturur.
  • Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümler.
  • Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve istatistik metotları kullanarak analiz eder ve yorumlar.
  • Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanır.
  • Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütür.
  • Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir.
Yetkinlikler
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
  • Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme.
  • Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilme ve sorumluluk alarak çözüm üretebilme.
  • Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilme.
  • Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütür.
  • Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir.
  • Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapar.
  • Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi teşhis eder.
  • Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlar ve yeni bilgiler oluşturur.
  • Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
  • Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetler ve bu değerleri öğretir.
Öğrenme Yetkinliği
  • Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme ve öğrenmesini yönlendirebilme.
  • Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.
  • Alanının gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, alanının uygulamalarına etkileri açısından değerlendirir.
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
  • Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarabilme.
  • Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla incelemeyebilme, geliştirebilme ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçebilme.
  • Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyi'nde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurabilme.
  • Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanabilme.
  • Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarır.
  • Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla inceler, geliştirir ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçer.
  • Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
  • Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
  • Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarır.
Alana Özgü Yetkinlik
  • Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetleyebilme ve bu değerleri öğretebilme.
  • Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilme ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilme.
  • Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinlerarası çalışmalarda kullanabilme.
  • Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetler ve bu değerleri öğretir.
  • Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir.
  • Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanır.
  • Alanının gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, alanının uygulamalarına etkileri açısından değerlendirir.
  • Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümler.
  • Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapar.

Müfredat

T:Teorik,U:Uygulama, L:Laboratuar
Dönem 1
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBE-1Seçmeli Dersler SDG 0 0 0 0.0 30.0
Toplam 0 0 0 0.0 30.0
Dönem 2
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBE-2Seçmeli Dersler SDG 0 0 0 0.0 30.0
FBESYLSeminer Zorunlu 0 0 0 0.0 0.0
FBUA100Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 0 0.0 0.0
Toplam 4 0 0 0.0 30.0
Dönem 3
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBESYLSeminer Zorunlu 0 0 0 0.0 30.0
FBETZTez Zorunlu 0 0 0 0.0 0.0
FBUA100Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 0 0.0 0.0
Toplam 4 0 0 0.0 30.0
Dönem 4
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü T U L Kredi AKTS
FBETZTez Zorunlu 0 0 0 0.0 30.0
FBUA100Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 0 0.0 0.0
Toplam 4 0 0 0.0 30.0

Seçmeli Ders Grupları (SDG)

FBE-1 / Seçmeli Dersler
Ders Kodu Ders Adı T U L Kredi AKTS
2101036012000 İstatistik Teorisi I 3 0 0 3.0 7.5
2101036022000 İstatistik Teorisi II 3 0 0 3.0 7.5
2101036032000 Lineer İstatistik Modelleri I 3 0 0 3.0 7.5
2101036042000 Lineer İstatistik Modelleri II 3 0 0 3.0 7.5
2101036132000 Olasılık ve Matematiksel İstatistik 3 0 0 3.0 7.5
2101036142000 Ekonometrik Yöntemler 3 0 0 3.0 7.5
2101036172000 Diferansiyel Denklemler I 3 0 0 3.0 7.5
2101036182000 Diferansiyel Denklemler II 3 0 0 3.0 7.5
2101036192000 Stokastik Teorisi I 3 0 0 3.0 7.5
2101036202000 Stokastik Teorisi II 3 0 0 3.0 7.5
2101036212000 Kuyruk Teorisi 3 0 0 3.0 7.5
2101036222000 Stokastik Servis Sistemleri Teorisi 3 0 0 3.0 7.5
2101036232000 Yenileme ve Güvenirlilik Teorisi 3 0 0 3.0 7.5
2101036242000 Risk Analizi 3 0 0 3.0 7.5
2101036252000 Fark Hesabı ve Sonlu Fark Denklemleri - I 3 0 0 3.0 7.5
2101036262000 Fark Hesabı ve Sonlu Fark Denklemleri - II 3 0 0 3.0 7.5
2101036272000 Örnekleme Teknikleri I 3 0 0 3.0 7.5
2101036282000 Örnekleme Teknikleri II 3 0 0 3.0 7.5
2101036292000 Bioistatistik 3 0 0 3.0 7.5
2101036302000 İstatistiksel Bilgi Sistem. 3 0 0 3.0 7.5
2101036312000 İstatistikte Bilg.Kullan. 3 0 0 3.0 7.5
2101036322000 İstatistikte Bilgisayar Dilleri 3 0 0 3.0 7.5
2101036332000 Yüksek Lineer Cebir I 3 0 0 3.0 7.5
2101036342000 Yüksek Lineer Cebir II 3 0 0 3.0 7.5
2101036352000 Fonksiyonel Analiz 3 0 0 3.0 7.5
2101036362000 Nümerik Analiz 3 0 0 3.0 7.5
2101036372000 Reel Analiz 3 0 0 3.0 7.5
2101036382000 Bilim Tarihi (Matematik - İstatistik) 3 0 0 3.0 7.5
2101036412009 İstatistik Paket Programlarıyla Veri Analizi I 3 0 0 3.0 7.5
2101036432011 Bulanık Matematiksel Programlalama 3 0 0 3.0 7.5
2101036442011 Veri Zarflama Analizi 3 0 0 3.0 7.5
2101036452011 Yapısal Eşitlik Modellerine Giriş I 3 0 0 3.0 7.5
2101036462012 Yapısal Eşitlik Modellerine Giriş II 3 0 0 3.0 7.5
EIST601 Statistical Theory I 3 0 0 3.0 0.0
EIST602 Statistical Theory II 3 0 0 3.0 0.0
EIST605 Regression Theory and Methods 3 0 0 3.0 0.0
EIST612 Simulation Techniques 3 0 0 3.0 0.0
EIST623 Renewal, and Reliability Theory 3 0 0 3.0 0.0
EIST639 Advanced Time Series Analysis 3 0 0 3.0 0.0
İST605 Regresyon Teorisi ve Yöntemleri 3 0 0 3.0 0.0
İST606 Varyans Çözümlemesi 3 0 0 3.0 7.5
İST607 İleri Yöneylem Araştırmaları 3 0 0 3.0 0.0
İST608 Optimizasyon Teknikleri 3 0 0 3.0 0.0
İST609 İstatistiğin Matematiksel Temelleri 3 0 0 3.0 0.0
İST610 İstatistikte İleri Matematiksel Yöntemler 3 0 0 3.0 0.0
İST611 Olasılık Teorisi 3 0 0 3.0 7.5
İST612 Simülasyon Teknikleri 3 0 0 3.0 7.5
İST615 Çok Değişkenlik İstatistik I 3 0 0 3.0 0.0
İST616 Çok Değişkenlik İstatistik II 3 0 0 3.0 0.0
İST639 İleri Zaman Serileri Analizi 3 0 0 3.0 0.0
İST640 İleri Bayesci Yöntemler 3 0 0 3.0 0.0
İST642 İstatistik Paket Programlarıyla Veri Analizi II 3 0 0 3.0 7.5
İST647 Parametrik Olmayan İstatiksel Analiz 3 0 0 3.0 7.5
İST649 Aktüerya Analizi 3 0 0 3.0 7.5
İST650 Esnek Hesaplama 3 0 0 3.0 7.5
İST651 Portföy Analizi 3 0 0 3.0 7.5
İST652 Gİrişimcilik ve Yenilikçilik 2 0 0 2.0 7.5
İST653 Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve Etik 3 0 0 3.0 7.5
İST654 Veri Madenciliği 3 0 0 3.0 0.0
İST655 Bilgi Güvenliği 3 0 0 3.0 0.0
İST656 Biyometri 3 0 0 3.0 0.0
FBE-2 / Seçmeli Dersler
Ders Kodu Ders Adı T U L Kredi AKTS
2101036012000 İstatistik Teorisi I 3 0 0 3.0 7.5
2101036022000 İstatistik Teorisi II 3 0 0 3.0 7.5
2101036032000 Lineer İstatistik Modelleri I 3 0 0 3.0 7.5
2101036042000 Lineer İstatistik Modelleri II 3 0 0 3.0 7.5
2101036132000 Olasılık ve Matematiksel İstatistik 3 0 0 3.0 7.5
2101036142000 Ekonometrik Yöntemler 3 0 0 3.0 7.5
2101036172000 Diferansiyel Denklemler I 3 0 0 3.0 7.5
2101036182000 Diferansiyel Denklemler II 3 0 0 3.0 7.5
2101036192000 Stokastik Teorisi I 3 0 0 3.0 7.5
2101036202000 Stokastik Teorisi II 3 0 0 3.0 7.5
2101036212000 Kuyruk Teorisi 3 0 0 3.0 7.5
2101036222000 Stokastik Servis Sistemleri Teorisi 3 0 0 3.0 7.5
2101036232000 Yenileme ve Güvenirlilik Teorisi 3 0 0 3.0 7.5
2101036242000 Risk Analizi 3 0 0 3.0 7.5
2101036252000 Fark Hesabı ve Sonlu Fark Denklemleri - I 3 0 0 3.0 7.5
2101036262000 Fark Hesabı ve Sonlu Fark Denklemleri - II 3 0 0 3.0 7.5
2101036272000 Örnekleme Teknikleri I 3 0 0 3.0 7.5
2101036282000 Örnekleme Teknikleri II 3 0 0 3.0 7.5
2101036292000 Bioistatistik 3 0 0 3.0 7.5
2101036302000 İstatistiksel Bilgi Sistem. 3 0 0 3.0 7.5
2101036312000 İstatistikte Bilg.Kullan. 3 0 0 3.0 7.5
2101036322000 İstatistikte Bilgisayar Dilleri 3 0 0 3.0 7.5
2101036332000 Yüksek Lineer Cebir I 3 0 0 3.0 7.5
2101036342000 Yüksek Lineer Cebir II 3 0 0 3.0 7.5
2101036352000 Fonksiyonel Analiz 3 0 0 3.0 7.5
2101036362000 Nümerik Analiz 3 0 0 3.0 7.5
2101036372000 Reel Analiz 3 0 0 3.0 7.5
2101036382000 Bilim Tarihi (Matematik - İstatistik) 3 0 0 3.0 7.5
2101036412009 İstatistik Paket Programlarıyla Veri Analizi I 3 0 0 3.0 7.5
2101036432011 Bulanık Matematiksel Programlalama 3 0 0 3.0 7.5
2101036442011 Veri Zarflama Analizi 3 0 0 3.0 7.5
2101036452011 Yapısal Eşitlik Modellerine Giriş I 3 0 0 3.0 7.5
2101036462012 Yapısal Eşitlik Modellerine Giriş II 3 0 0 3.0 7.5
EIST601 Statistical Theory I 3 0 0 3.0 0.0
EIST602 Statistical Theory II 3 0 0 3.0 0.0
EIST605 Regression Theory and Methods 3 0 0 3.0 0.0
EIST612 Simulation Techniques 3 0 0 3.0 0.0
EIST623 Renewal, and Reliability Theory 3 0 0 3.0 0.0
EIST639 Advanced Time Series Analysis 3 0 0 3.0 0.0
İST605 Regresyon Teorisi ve Yöntemleri 3 0 0 3.0 0.0
İST607 İleri Yöneylem Araştırmaları 3 0 0 3.0 0.0
İST608 Optimizasyon Teknikleri 3 0 0 3.0 0.0
İST609 İstatistiğin Matematiksel Temelleri 3 0 0 3.0 0.0
İST610 İstatistikte İleri Matematiksel Yöntemler 3 0 0 3.0 0.0
İST611 Olasılık Teorisi 3 0 0 3.0 7.5
İST612 Simülasyon Teknikleri 3 0 0 3.0 7.5
İST615 Çok Değişkenlik İstatistik I 3 0 0 3.0 0.0
İST616 Çok Değişkenlik İstatistik II 3 0 0 3.0 0.0
İST639 İleri Zaman Serileri Analizi 3 0 0 3.0 0.0
İST640 İleri Bayesci Yöntemler 3 0 0 3.0 0.0
İST642 İstatistik Paket Programlarıyla Veri Analizi II 3 0 0 3.0 7.5
İST647 Parametrik Olmayan İstatiksel Analiz 3 0 0 3.0 7.5
İST648 Kovaryans Analizi 3 0 0 3.0 7.5
İST649 Aktüerya Analizi 3 0 0 3.0 7.5
İST650 Esnek Hesaplama 3 0 0 3.0 7.5
İST651 Portföy Analizi 3 0 0 3.0 7.5
İST652 Gİrişimcilik ve Yenilikçilik 2 0 0 2.0 0.0
İST653 Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve Etik 3 0 0 3.0 7.5
İST654 Veri Madenciliği 3 0 0 3.0 0.0
İST655 Bilgi Güvenliği 3 0 0 3.0 0.0
İST656 Biyometri 3 0 0 3.0 0.0