GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı


Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
FBIST7045 Bayesci İstatistik-I Ders 1 1 5,00

Yüksek Lisans



Dersin Amacı, Bayes ve Bayesci istatistiği kullanabilme becerisi kazandırmaktır.



1 Olabilirlik prensibi, Bayesci Çıkarsama
2 önsel ve sonsal dağılımlar ve modeller
3
4
5


Yok


Yok


Bu ders kapsamında, Bayes teoremi ve Bayesci karar problemleri. Bayesci yaklaşımın avantajları. Olabilirlik prensibi, önsel ve sonsal dağılımlar, eşlenik dağılımlar. Bayesci sonuç çıkarım yöntemleri anlatılacaktır.


Hafta Teorik Uygulama Laboratuvar
1 Olasılık Kuramı
2 İstatistiksel dağılımlar ve Olabilirlik yaklaşımı
3 Bayesci Yaklaşıma giriş ve klasik istatistiksel yaklaşımla karşılaştırma
4 Bayesci Çıkarsama
5 önsel ve sonsal dağılım
6 önsel dağılım
7 önsel dağılım
8 Kesikli olasılık modelleri için Bayesci sonuç çıkarımı
9 Kesikli olasılık modelleri için Bayesci sonuç çıkarımı
10 Kesikli olasılık modelleri için Bayesci sonuç çıkarımı
11 Sürekli olasılık modelleri için Bayesci sonuç çıkarımı
12 Sürekli olasılık modelleri için Bayesci sonuç çıkarımı
13 Sürekli olasılık modelleri için Bayesci sonuç çıkarımı
14 Sürekli olasılık modelleri için Bayesci sonuç çıkarımı
15
16

1. A First Course in Bayesian Statistical Methods, Peter HOFF 2. An Introduction to Bayesian Analysis , Jayanta K. GHOSH, Mohan DELAMPADY, Tapas SAMANTA 3. Bayesian Computation with R, Jim ALBERT



Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Yok


Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 3 3
Final Sınavı 1 3 3
Derse Katılım 14 3 42
Bireysel Çalışma 14 5 70
Toplam İş Yükü (saat) 118

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7
ÖÇ 1 4 4 4 4 3 3 4
ÖÇ 2 4 4 4 4 3 3 3
ÖÇ 3
ÖÇ 4
ÖÇ 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek