İST634 - ÖRNEKLEME
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ÖRNEKLEME | İST634 | 1. Yarıyıl | 3 | 0 | 3 | 8 |
| Önkoşul(lar)-var ise | Yok | |||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Tartışma Uygulama-Alıştırma Beyin Fırtınası | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Prof.Dr.Nursel Koyuncu | |||||
| Dersin amacı | Kitleden kitleyi simgeleyebilen bir örneklem seçtikten sonra kitlenin parametrelerinin (ortalama, medyan, varyans,) özgün yöntemlerle tahmin edilmesi ve bu tahminlerin hata kareler ortalamalarının çeşitli yöntemlerle elde edilmesi. Tahminlerin karşılaştırılmaları. Bilgisayar temelli varyans elde etme tekniklerini öğrenmektir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | 1. Basit Rastgele Örneklemede Oransal Tahmin (Ratio Estimation) 2. Basit Rastgele Örneklemede Varyansın Oransal Tahmini 3. Karmaşık Örnekleme Planlarında Çeşitli Varyans Tahmin Yöntemleri 4. Zincirleme Oransal Tahmin 5. Sıralı Küme Örneklemesi (Ranked Set Sampling) 6. Tabakalı Rastgele Örneklemede Oransal Tahminler | |||||
| Kaynaklar | 1.Çıngı,H. (2009). Örnekleme Kuramı. Üçüncü Baskı. Bizim Büro Basımevi, Ankara, Türkiye. 2.Cochran, W.G.,(1977). Sampling Techniques. Third Ed. John Wiley and Sons. USA 3.Çıngı H.; Kadılar, C., (2009),Advences in Sampling Theory-Ratio Method of Estimation., Bentham Science Publishers, eISBN: 978-1-60805-012-3.e-book. 4.Wolter, KM (1985), Introduction to Variance Estimation, Springer-Verlag. 5.Kadilar, C; Cingi, H (2003a), A Study on the Chain Ratio-Type Estimator, Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, B32, 105-108. 6. Kadilar, C; Cingi, H (2003b), Ratio Estimators in Stratified Random Sampling, Biometrical Journal, 45, 2, 218-225. 7. Kadilar, C; Cingi, H (2004a), Ratio Estimators in Simple Random Sampling, Applied Mathematics and Computation, 151, 3, 893-902. 8. Kadilar, C; Cingi, H (2004b), Estimator of a Population Mean Using Two Auxiliary Variables in Simple Random Sampling, International Mathematical Journal, 5, 4, 357-360. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | 1. Basit Rastgele Örneklemede Oransal Tahmin (Ratio Estimation) 1.1. Basit Oransal Tahmin 1.2. Searl?in Ortalama Tahmini 1.3. Prasad?ın Oransal Tahmini |
| 2. Hafta | 1.4. Karşılaştırma 1.5. Uygulama 1.6. Çeşitli Oransal Tahminler 1.6.1. Sisodio-Dwivedi (1981) |
| 3. Hafta | 1.6.2. Singh-Kakran (1993) 1.6.3. Upadhyaya-Singh (1999) 1.7. Karşılaştırma 1.8. Uygulama |
| 4. Hafta | 2. Basit Rastgele Örneklemede Varyansın Oransal Tahmini |
| 5. Hafta | 3. Karmaşık Örnekleme Planlarında Çeşitli Varyans Tahmin Yöntemleri |
| 6. Hafta | 3. Karmaşık Örnekleme Planlarında Çeşitli Varyans Tahmin Yöntemleri |
| 7. Hafta | 1.Ara Sınav |
| 8. Hafta | 3. Karmaşık Örnekleme Planlarında Çeşitli Varyans Tahmin Yöntemleri |
| 9. Hafta | 4. Zincirleme Oransal Tahmin 4.1. Tanım 4.2. Varyansın Elde Edilmesi 4.3. Karşılaştırma 4.4. Uygulama |
| 10. Hafta | 5. Sıralı Küme Örneklemesi (Ranked Set Sampling) |
| 11. Hafta | 6. Tabakalı Rastgele örneklemede Oransal Tahminler |
| 12. Hafta | Tartışma |
| 13. Hafta | Makale İncelemesi |
| 14. Hafta | Makale İncelemesi |
| 15. Hafta | Makale Sunumu |
| 16. Hafta | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 14 | 2 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 5 | 3 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 45 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 13 | 4 | 52 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 0 | 0 | 0 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 5 | 8 | 40 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 46 | 46 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 60 | 60 |
| Toplam İş Yükü | 34 | 121 | 240 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. İstatistik lisans düzeyinde edindiği kuramsal ve uygulamalı yeterlilikleri geliştirme. | X | ||||
| 2. Belirli bir alana yönelerek o alanda detaylı araştırma yapabilme ve uzmanlaşma | X | ||||
| 3. İstatistiksel problemlere ilişkin yeni çözüm yöntemleri geliştirme | X | ||||
| 4. İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanabilme | X | ||||
| 5. İstatistik alanındaki bir konuyu belirli süre içerisinde etkin bir şekilde sunabilme | X | ||||
| 6. İstatistik alanında proje ve etkinlikler düzenleme. Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirebilme. | X | ||||
| 7. Bilimsel irdeleme yetisine sahip olma | X | ||||
| 8. Analitik düşünme becerisine sahip olma | X | ||||
| 9. Mesleki yenilik ve gelişmeleri hem ulusal hem de uluslar arası düzeyde takip edebilme | X | ||||
| 10. İstatistik literatürünü takip edebilme | X | ||||
| 11. Bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanma | X | ||||
| 12. Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma | X | ||||
| 13. Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahip olma ve takım liderliği yapabilme | X | ||||
| 14. Yabancı dil bilgisini, alanında yabancı dilde çalışmalar yapabilecek ve bu çalışmaları sunabilecek düzeyde geliştirme. | X | ||||
| 15. Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olma | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek