STAT 500 Yüksek Lisans Tezi KD

Öğrenci ve öğretim üyesi arasında düzenlenen ve yüksek lisans derecesine götüren araştırma dersi. Öğrenciler ikinci yarıyılın başından itibaren programa veya tez yazımına devam ederken tüm yarıyıllarda bu derse kayıt olurlar.

STAT 504 Parametrik Olmayan İstatistiksel Çıkarsama ve Yöntem (3-0)3

Tahmin ve hipotez testleri, kesin parametrik olmayan testler ve sıra korelasyonu ölçümleri için sıra istatistiklerinin ve diğer dağılım bağımsız istatistiklerin kullanılması. Göreceli verimlilik, asimptotik göreceli verimlilik ve normal skorlu prosedürler. Uyum iyiliği testi.

Ön koşul: STAT 572.

STAT 505 Örnekleme Teorisi ve Yöntemleri (3-0)3

Basit ve çok aşamalı örneklemenin genel randomizasyon teorisi, iadeli ve iadesiz ve eşit ve eşit olmayan olasılıklarla örnekleme, oran ve regresyon tahminleri, analitik çalışmalar ve tabakalama ile ilgili çok çerçeveli problemler, sistematik örnekleme, kümeleme ve çift örnekleme. 

STAT 509 Uygulamalı Stokastik Süreçler (3-0)3

Markov zincirleri, ayrık ve sürekli Markov süreçleri ve ilişkili limit teoremleri. Poisson ve doğum ve ölüm süreçleri. Yenilenme süreçleri, martingales, Brownian hareketi, dallanma süreçleri. Zayıf ve güçlü durağan süreçler, spektral analiz. Gauss sistemleri. 

Ön koşul: İleri Kalkülüs, Olasılık Teorisi.

STAT 510 İstatistikte Araştırma Yöntemleri ve Etik KD

İstatistik alanında etik standartlara uygun araştırma tasarımı, bilimsel araştırmalarda etik konular, etik kurallara uygun tez nasıl yazılır, dergi türleri, yayın türleri, alıntılar, intihal, yüksek lisans öğrencisi nasıl olunur, nasıl araştırmacı olunur.

STAT 518 Tasarlanmış Deneylerin İstatistiksel Analizi (3-0)3

Deneysel tasarımın randomizasyon teorisi. Bloklama ilkeleri. Deneysel tasarım modellerinin genel analizi. Dengeli ve kısmen dengelenmiş komple ve eksik blok tasarımlarının yapımı ve analizi. Faktöriyel tasarım: etki karışımı, örtüşme, kesirli replikasyon. Özel durumlar için tasarımlar. 

Ön koşul: STAT 572.

STAT 525 Regresyon Teorisi ve Yöntemleri (3-0)3

Genel regresyon modelleri, kalıntı analizi, regresyon modellerinin seçimi, yanıt yüzeyi yöntemleri, doğrusal olmayan regresyon modelleri, kovaryans modellerinin deneysel tasarımı ve analizi. En küçük kareler, Gauss-Markov teoremi. Güven, tahmin ve tolerans aralıkları. Eşzamanlı çıkarım, çoklu karşılaştırma prosedürleri. 

STAT 529 İstatistiksel Biyoenformatik (3-0)3

Bazı temel biyolojik ve kimyasal süreçlerin tanımı, olasılık ve istatistiğin ilkeleri, mikrodizi analizleri, temel ve ileri sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri, protein dizisi hizalamalarının analizleri, biyolojik ağın yapısı ve elemanları, biyoenformatikte görselleştirme araçları ve veri tabanları.

STAT 542 Seminer I KD

İstatistik Yüksek Lisans öğrencileri için seminer dersi.

STAT 543 Seminer II KD

Yüksek Lisans öğrencileri tez konularında bir seminer hazırlar ve sunarlar.

STAT 545 Uzunlamasına Veri Analizi (3-0)3

Uzunlamasına / panel verilerine giriş. Panel veride kayıp örnekler. Keşifsel uzunlamasına veri analizi. Marjinal modeller, geçiş modelleri, rastgele efekt modelleri, çok düzeyli (hiyerarşik) modeller. Bu tür veriler için tahmin yöntemleri.

STAT 553 Aktüeryal Analiz ve Risk Teorisi (3-0)3

Sigortanın temelleri; Reasüransın temelleri; Hayat dışı sigorta matematiği; Sigorta ekonomisi; Risk teorisi; Bireysel ve kolektif risk modelleri; Yıkım teorisi; Güvenilirlik teorisi ve uygulamaları.

STAT 554 Hesaplamalı İstatistik (3-0)3

İstatistiksel dağılımlara genel bakış, rasgele değişkenler üretme, keşifsel veri analizi, istatistiksel çıkarım için Monte Carlo (MC) yöntemi, veri bölümleme, yeniden örnekleme, bootstrap, parametrik olmayan yoğunluk tahmini.

STAT 557 İstatistiksel Modelleme I (3-0)3

Doğrusal modellerin genel teorisine giriş, en küçük kareler ve maksimum olasılık tahmini. Doğrusal olmayan, log-lineer ve genelleştirilmiş lineer modellere giriş. Lojistik ve Poisson regresyonu, sıralı ve multinomial logit modelleri. ANOVA. Nedensellik ve birliktelik. Zaman Serisi Modelleri, Aktüeryal Modeller, Hayatta Kalma Modelleri, Güvenilirlik Modelleri gibi özel İstatistiksel Modellere giriş.

STAT 558 İstatistiksel Modelleme II (3-0)3

Bayes modelleri, hiyerarşik modelleme, parametrik olmayan regresyon modelleri, yarı-parametrik modeller, rasgele ve karma modeller, yanıt yüzeyi yöntemleri, kalıntı analizi, korelasyon analizi, kovaryans modellerinin deneysel tasarımı ve analizi.

STAT 559 Uygulamalı Çok Değişkenli Analiz (3-0)3

Çok değişkenli verilerin karakterize edilmesi ve görüntülenmesi, çok değişkenli dağılımlar, ortalama vektörlerin ve eşdeğişkenli matrislerin testleri, ayırıcı analiz, sınıflandırma ve örüntü tanıma, kanonik korelasyon, temel bileşen analizi, faktör ve küme analizi, çok değişkenli doğrusal, rastgele ve karışık modeller, çok boyutlu ölçeklendirme.

STAT 560 Lojistik Regresyon Analizi (3-0)3

Kategorik yanıt verilerine giriş. Lojistik regresyon modellerinin uygulanması. Katsayıların yorumlanması. Maksimum olabilirlik tahmini. Hipotez testi. Model oluşturma ve tanılama. Çok sınıflı lojistik regresyon. Etkileşim ve etki karışımı. Farklı örnekleme tasarımları için lojistik regresyon modellemesi: vaka kontrolü ve kohort çalışmaları, karmaşık anketler. Koşullu lojistik regresyon. Küçük numuneler için kesin yöntemler. Güç ve örneklem büyüklüğü. Lojistik regresyon yaklaşımındaki son gelişmeler.

STAT 562 Tek Değişkenli Zaman Serisi Analizi (3-0)3

Tek değişkenli zaman alanı analizlerinde temel kavramlar, otokovaryans özellikleri ve zaman serilerinin otokorelasyonu, durağan ve durağan olmayan modeller, fark denklemleri, otoregresif entegre hareketli ortalama süreçleri, model tanımlama, parametre tahmini, model seçimi, zaman serisi tahmini, mevsimsel zaman serisi modelleri, birim kökü testi, müdahale analizi, aykırı değer tespiti, zaman serilerinde eksik gözlemlerin ele alınması, Fourier serisi, durağan süreçlerin spektral teorisi ve spektrumun tahmini.

STAT 563 Çok Değişkenli Zaman Serileri (3-0)3

Transfer fonksiyonu modelleri ve çapraz spektral analiz, zaman serisi regresyonu ve GARCH modelleri, vektör zaman serisi modelleri, hata düzeltme modelleri, eşbütünleşme ve nedensellik, durum uzayı modelleri ve Kalman filtresi, uzun bellek süreçleri, doğrusal olmayan süreçler, zamansal toplama ve ayrıştırma.

STAT 564 İleri İstatistiksel Veri Analizi (3-0)3

Deneysel ve gözlemsel verileri analiz etme yöntemlerine giriş. Tek değişkenli ve çok değişkenli verilerin kullanışlı gösterimi. Keşifsel veri analizi. Verileri dönüştürme. Aykırı değerleri algılama ve işleme. Artıkların incelenmesi. Dayanıklı hatlar. Sağlam tahmin. Eksik verileri işleme yaklaşımları. Kategorik verilerin analizi. Veri madenciliği.

STAT 565 Karar Teorisi ve Bayesçi Analiz (3-0)3

Karar vermeye giriş. Öznel ve sıklıkçı olasılık. Bayes teoremi ve Bayes karar teorisi. Bayes yaklaşımını kullanmanın avantajları. Olasılık ilkesi, önsel ve sonsal dağılımlar, konjuge aileler. İstatistiksel bir karar problemi olarak çıkarım. Bayes noktası tahmini, Testler ve güven bölgeleri, model seçimi, değişmezlik, eşdeğişkenli tahminciler, hiyerarşik ve ampirik Bayes uzantıları, sağlamlık ve duyarlılık, fayda ve kayıp, sıralı deneyler, Markov Zinciri Monte Carlo Yöntemleri, Metropolis-Hastings Algoritması, Gibbs Örneklemesi, EM Algoritması.

STAT 566 Güvenilirlik Teorisi ve Yöntemleri (3-0)3

Güvenilirliğe giriş, sıra istatistikleri, sansür ve olabilirlik, parametrik olmayan tahmin, ekstrem değer teorisi, arıza süresi dağılımları, parametrik olasılık kavramları, simülasyon tabanlı yöntemler, güvenilirlik hipotezinin test edilmesi, sistem güvenilirliği, arıza zamanı regresyon analizi, hızlandırılmış yaşam testi.

STAT 567 Biyoistatistik ve İstatistiksel Genetik (3-0)3

Sağlıkla ilgili bilimlerde istatistiksel metodolojinin kullanımına giriş. Sağlık verisi türleri. Risk oranı, göreceli risk. Prospektif ve retrospektif çalışma tasarımları. Kohort, vaka kontrolü, eşleşen vaka kontrolü, vaka-kohort, iç içe geçmiş vaka kontrol çalışmaları. Hayatta kalma verilerinin analizi. Kaplan-Meier, yaşam tabloları, Cox'un orantılı tehlikeler modeli. Vaka kontrol verilerinin analizi. Koşulsuz, koşullu, çok sınıflı lojistik regresyon. Genetik epidemiyolojiye giriş. Hardy-Weinberg yasalarının test edilmesi. Bağlantı analizi. Mikrodizi verilerinin analizi. Birliktelik çalışmaları. Örnek boyutu ve gücü. Biyoistatistik ve genetik epidemiyolojideki son gelişmeler.

STAT 568 İstatistiksel Danışmanlık (3-0)3

İstatistiksel danışmanlık ve veri analizi faaliyetlerinin temel yönleri. Müşteri bilgilerinden istatistiksel problemlerin formülasyonu. Karmaşık veri kümelerinin analizi. Örnek olay incelemeleri. Rapor yazma ve sunma.

STAT 570 Veri İşleme ve Görüntüleme (3-0)3

Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri türleri. Veri manipülasyonu ve ön işleme. Boyut küçültme. Örnekleme, aşırı örnekleme, yetersiz örnekleme. Veri kazıma ve veri dönüşümü. Çok değişkenli verilerin görselleştirilmesi. Panel görüntüleri, yüzey grafikleri, 3 boyutlu dağılım grafikleri, kontur grafikleri. Çok değişkenli verilerin 2 boyutlu gösterimi. Verilerdeki her türlü yapıyı ortaya çıkaran etkileşimli grafikler: Asimov'un büyük turu, projeksiyon takibi açıklayıcı veri analizi (PPEDA). Kategorik verilerin görselleştirilmesi. Dinamik grafikler.

STAT 571 Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi (2-2)3 (ZORUNLU)

Denetimsiz öğrenme. Temel bileşen analizi (PCA), kümeleme yöntemleri. Kural öğrenme, birliktelik kuralları. Denetimli öğrenme. Çoklu lineer regresyon. K-en yakın komşuluk algoritması (KNN). Lojistik regresyon. Lineer diskriminant analizi. Lineer model seçimi. Düzenlileştirme teknikleri. Ridge regresyonu, LASSO. Spline'lar. Genelleştirilmiş toplamsal modeller (GAM'ler). Ağaç tabanlı yöntemler. Topluluk öğrenmesi.  Bagging, random forest, boosting. Destek Vektör Makinası (SVM). Sinir ağları ve derin öğrenme. Makine öğrenmesi algoritmalarının performansının değerlendirilmesi. No Free Lunch teoremleri. Yanlılık-varyans ayrıştırması. Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN'lar). Otokodlayıcılar. Değişken Otokodlayıcılar.

STAT 572 Veri Bilişimi için Olasılık ve İstatistik I (3-0)3 (ZORUNLU)

Olasılığın tarihçesi ve kavramları, istatistik ve veri bilimi, yapay zeka, veri madenciliği, makine öğrenmesi, derin öğrenme, bu konuların karşılaştırılması, olasılık, kombinatorik, rastgele değişkenler, bazı ortak kesikli ve sürekli dağılımlar ve özellikleri, beklentiler, ortak dağılım fonksiyonları, koşullu dağılımlar, dağılım fonksiyonları, moment üreten fonksiyonlar, değişkenlerin dönüşümleri, çok değişkenli normal dağılım, limit teoremleri.

STAT 573 Veri Bilişimi için Olasılık ve İstatistik II (3-0)3 (ZORUNLU)

Sıra istatistikleri. Olabilirlik fonksiyonları ve olabilirlik teorisi. Üstel seriler. Nokta tahmini. Tahmin edicilerin bazı özellikleri. Aralık tahmini. Hipotez testi.

STAT 574 Hesaplamaları İstatistik ve Veri Bilimi (3-0)3

Bilgisayar aritmetiği, matrisler ve doğrusal denklemlerin çözümü, regresyon hesaplamaları, Eigen problemleri, enterpolasyon, düzgünleştirme ve yakınlaştırma, maksimum olabilirlik ve doğrusal olmayan regresyonlar, sayısal entegrasyon ve Monte Carlo (MC) yöntemleri.

STAT 575 Veri Bilimi için Hesaplama Araçları (2-2)3

İstatistik ve veri bilimi hesaplaması için R ve Python ile programlaması. İstatistiksel yazılım kullanarak hesaplama. İlişkisel, dağıtılmış, paralel ve nesne veritabanları. Yapılandırılmış sorgu dili (SQL). Büyük veri depolama sistemleri. Veri depoları. Çevrimiçi analitik işleme (OLAP). Büyük veri işleme araçları ve teknikleri. Web veri yönetimi. Bulut bilişim.

STAT 576 Veri Bilimi için Sinir Ağları (3-0)3

Sinir ağı (NN) hesaplamanın temelleri. Yapay zeka problem çözme ve Von Neumann mimarisi. Önemli sinir ağı modelleri. Adaline ve Perceptron; ileri beslemeli, geri beslemeli, yinelenen ve kendi kendini organize eden ve termodinamik ağlar. Öğrenme yöntemleri. Hebbian, perceptron, geriye yayılım algoritması ve denetimsiz rekabetçi öğrenme. Hopfield Ağı, Veri ön işleme: temel ve bağımsız bileşen analizi. Bu tekniklerin Veri Bilimindeki pratik uygulamaları.

STAT 577 Büyük Veri Analitiği (3-0)3

Veri kazıma ve veri dönüşümü. Hesaplama için kümeleme. Depolama için bulut bilişim sistemleri. Büyük veri analizine yönelik araçlar. Hadoop, Spark, Tensorflow. Büyük veri analitiği uygulamaları. Akış verisi işleme. Büyük veri görselleştirme. Sosyal ağ analizi ve metin madenciliği.

STAT 578 Yapay Zeka ve Veri Bilimi (3-0)3

Problem çözme. Arama. Yapay zekada mantık. Bilgi temsili. Sağduyulu akıl yürütme. Olasılıksal akıl yürütme. Karmaşık kararlar vermek. Planlama ve zamanlama. Uzman sistemler. Örneklerden öğrenme. İstatistiksel öğrenme. Takviyeli öğrenme. Sinir ağları ve derin öğrenme. Doğal Dil İşleme (NLP). İstatistiksel örüntü tanıma. Robotik. Bilgisayar görüşü. Konuşmayı anlama. Makine çevirisi. Algı. Açıklanabilir yapay zeka. Yeni nesil yapay zeka teknolojisi.

STAT 579 İstatistiksel Örüntü Tanıma (3-0)3

Bayes karar analizi. Denetimli öğrenme yöntemleri: sinir ağları, doğrusal diskriminant analizi, Kernel yöntemleri, regresyon ve model ağacı algoritmaları, en yakın komşu algoritması. Denetimsiz öğrenme yöntemleri: düz ve hiyerarşik kümeleme ve grafik modeller.

STAT 580 Stokastik Süreçler için Makine Öğrenmesi (3-0)3

Bu ders, dinamik sistemlerin stokastik davranışlarını modellemek için yaygın olarak kullanılan Gizli Markov Modellerini (HMM) tanıtmayı amaçlamaktadır ve temel olarak HMM'lerle ilgili kavramları filtreleme ve parametre tahminine uygun bir formülasyona göre kapsamaktadır.

STAT 598 İstatistikte Dönem Projesi KD

Bir proje, İstatistik'in belirli bir alanında bir öğretim üyesinin gözetiminde yürütülür. Öğrencilerin çalışmaları hakkında bir rapor yazmaları gerekmektedir.

STAT 600 Doktora Tezi KD

Öğrenci ve öğretim üyesi arasında düzenlenen, doktora derecesine götüren araştırma programı. Öğrenciler ikinci yarıyılın başından itibaren araştırma programı veya tez yazımı devam ederken tüm yarıyıllarda bu derse kayıt olurlar.

STAT 601 İleri Olasılık Teorisi I (3-0)3

Ölçü teorisi kavramları. Olasılık teorisinin genel kavramları ve araçları. Bağımsızlık; yakınsama; büyük sayılar yasası. Rassal yürüyüş.

STAT 602 İleri Olasılık Teorisi II (3-0)3

Koşullandırma kavramı. Bağımsızlıktan bağımlılığa. Ergodik teoremler. Martingales ve ayrışma. Brownian hareketi ve limit dağılımları.

STAT 603 İleri İstatistik Teorisi I (3-0)3

Doğrusal ve doğrusal olmayan istatistiksel tahminde ileri konular.

STAT 604 İleri İstatistik Teorisi II (3-0)3

İstatistiksel hipotez testinde ileri konular.

STAT 605 Doğrusal ve Doğrusal Olmayan İstatistiksel Modeller Teorisi (3-0)3

Genel doğrusal ve doğrusal olmayan modeller. Model oluşturmada istatistiksel çıkarım ile ilgili konular.

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 606 Deneysel Tasarım Teorisi (3-0)3

Dengeli ve kısmen dengelenmiş tamamlanmamış blok tasarımları. Karışım tasarımları. Faktöriyel tasarımlar. Yanıt yüzeyleri. Gözlemlerin optimal tahsisi.

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 607 Parametrik Olmayan İstatistik Teorisi (3-0)3

Sıralama testi ve tahmin prosedürleri. Yerel olarak en güçlü sıra testleri. Yansızlık kriterleri. Tam ve asimptotik dağılım teorisi. Asimptotik verimlilik. Sıra korelasyonu. Sıralı prosedürler.

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 608 Olasılık Modelleri ve Stokastik Süreçler (3-0)3

Ayrık ve sürekli zaman Markov zincirleri ve Brownian hareketi. Gauss süreçleri, kuyruklar, salgın modelleri, dallanma süreçleri, yenilenme süreçleri.

STAT 609 İstatistiksel Karar Teorisi (3-0)3

İstatistiksel problemlere karar kuramsal yaklaşım. Tam sınıf teoremleri. Bayes ve minimax prosedürleri. Çoklu, sıralı, değişmez istatistiksel karar problemleri.

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 610 Dizisel Analiz (3-0)3

Sıralı olasılık oranı testi. Durma sınırları için yaklaştırma. Güç eğrisi ve beklenen durma süresi. Wald'ın lemmaları. SPRT'nin Bayes karakteri. Bileşik hipotez. Sıralama ve seçim 

Ön koşul. Öğretim elemanının onayı.

STAT 611 Çok Değişkenli Analiz (3-0)3

Çok değişkenli istatistiksel analizde ileri konular. 

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 612 Zaman Serileri Analizinde İleri Konular (3-0)3

Tek değişkenli ve çok değişkenli zaman serisi analizi. Zaman ve frekans alanlarında tahmin ve hipotez testi. 

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 613 Yaşam Testinde İleri Konular ve Güvenilirlik (3-0)3

Yaşam modellerinde ileri konular, güvenilirlik ve tehlike fonksiyonları. Yaşam testinde karar verme. Yaşam testlerinde deneylerin tasarımı. 

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 614 Veri Yorumlaması (3-0)3

İstatistiksel teori ve prosedürlerin çeşitli veri türlerine uygulanması. Bilgisayar kullanımı ve sayısal yöntemler üzerinde durulmaktadır. 

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 615 Verilerin Yorumlanması II (3-0)3

STAT 614 Devamı.

STAT 616 Endüstride İstatistik Uygulamaları (3-0)3

Benimsemeler dahil olmak üzere kontrol graklerinde güçlü bir arka plan, kabul örneklemesi. Kabul planları. Kombinasyon istatistikleri. 

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 617 İstatistikte Büyük Örneklem Teorisi (3-0)3

Testlerin ve tahminlerin büyük örneklem özellikleri. Tutarlılık sorunları ve çeşitli asimptotik verimlilik biçimleri. Düzensiz tahmin problemleri. Stokastik süreçlerden çıkarım.

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 618 Matematiksel Modelleme ve Yanıt Yüzeyi Yöntemleri (3-0)3

İki seviyeli faktöriyel ve fraksiyonel faktöriyel tasarımlar, blokaj, polinom modelleri, birinci ve ikinci dereceden tasarımlar, çeşitli yanıtlar, belirleme ve optimum koşullar, varyans ve önyargı içeren tasarım kriterleri.

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 619 Regresyon ve Varyans Analizinde İleri Konular (3-0)3

Doğrusal sınıflandırma modellerinin geliştirilmesi, dengeli tasarımlar için varyans bileşenleri, polinom modelleri, harmonik regresyon, kombine nitel ve nicel faktörler için çapraz modeller. Sabit, rastgele ve karışık etki modelleri için varyans analizi. Randomizasyon. Varsayımların ihlali. 

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 620 Bayes Çıkarımı (3-0)3

Örnekleme teorisi, öznel olasılık, olasılık ilkeleri. Bayes teoremi, Normal teorinin Bayes analizi, çıkarım problemleri, model varsayımlarının değerlendirilmesi, çıkarımın sağlamlığı, varyans analizi, çok değişkenli problemlerin bazı yönleri. İstatistiksel modellemenin Bayes yönleri. 

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 621 Sağlam İstatistik (3-0)3

Verileri dönüştürme. Daha rafine tahminciler. Konum tahmincilerini karşılaştırma. M ve L tahmincileri. Sağlam ölçek tahmincileri ve güven aralıkları. Hipotez testi ile ilgi. 

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 622 Kesikli Çok Değişkenli Analiz (3-0)3

Sayım verileri için yapısal modeller, tam tablolar için maksimum olabilirlik tahminleri, formel uyum iyiliği; özet istatistikler ve model seçimi, tamamlanmamış tablolar için maksimum olabilirlik tahminleri, kapalı bir popülasyonun büyüklüğünün tahmin edilmesi, değişimin ölçülmesi için modeller, kare tabloların analizi; simetri ve marjinal homojenlik, ilişki ve anlaşma ölçümleri, hücre olasılıklarının Pseudo-Bayes tahminleri, asimptotik yöntemler. 

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 623 Mekansal İstatistik (3-0)3

Tamamen mekansal süreçler. Uzamsal otokorelasyon. Mekansal istatistik için dağılım teorisi. Nokta desenleri için analiz. Parametrik uzamsal modeller. Tahmin ve test prosedürleri.

STAT 630 İstatistiksel Çıkarsamada İleri Konular (3-0)3

Araştırmacının ihtiyaçlarına uygun birkaç gelişmiş istatistiksel çıkarım konusu.

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 632 Stokastik Süreçler için Çıkarım (3-0)3

Özel modeller. Ayrık ve sürekli parametreli stokastik prosesler için geniş örneklem teorisi. Optimum test. Stokastik süreçler için Bayesçi, parametrik olmayan ve sıralı çıkarım. Martingales. Stokastik diferansiyel denklemler.

STAT 634 Durağan Rassal Fonksiyonların Teorisi (3-0)3

Rastgele değişkenlerin ve vektörlerin ikinci moment modelleri. Zaman ve frekans alanlarındaki rastgele süreçlerin korelasyon teorisi. Zaman ve frekans alanlarındaki rastgele alanların teorisi. Rastgele fonksiyonların geçişleri ve aşırı uçları. Uygulama.

Ön koşul: Öğretim elemanının onayı.

STAT 635 İleri Hesaplamalı İstatistik (3-0)3 (ZORUNLU)

Çok boyutlu verileri keşfetme. Verilerdeki yapıyı keşfetme. Bootstrapping ve bağımlı veriler. Veri bölümleme. İstatistiksel örüntü tanıma: sınıflandırıcılar ve kümeleme. İki değişkenli ve çok değişkenli veri düzgünleştirmesi. Parametrik olmayan regresyon modelleri. Markov Chain Monte Carlo'da (MCMC) ileri konular.

STAT 636 İleri Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (3-0)3 (ZORUNLU)

Matris cebirinin tekrarı. Genelleştirilmiş doğrusal modellerin teorik gelişimi. Gaussian, Binom, Poisson gibi farklı dağılımlardan gelen yanıtlara yönelik genelleştirilmiş doğrusal modeller için tahmin, yorum ve çıkarımlar. Loglineer modeller. Cezalandırılmış tahmin.

STAT 637 Mekansal Veri Analizi (3-0)3

Verilerin mekansal yapıyla modellenmesi, jeoistatistiksel veriler, rastgele alanlar; variogramlar, kovaryans, durağanlık, kriging, alansal veriler, mekansal regresyon, SAR, CAR, QAR, MA modelleri, Geary/Moran endeksleri, nokta desenleri, G, F, K, L fonksiyonları, tam mekansal rastgelelik; homojen/homojen olmayan süreçler, işaretli nokta süreçleri, mekansal-zamansal modelleme, mekansal verilerin görselleştirilmesi. Mekansal verileri analiz etmeye yönelik R programlama dili ve birkaç paket de tanıtımı.

STAT 638 Hesaplama ve Optimizasyon (3-0)3

Doğrusal olmayan denklemlerin optimizasyonu ve çözümü. Kombinatoryal optimizasyon: tabu, benzetimli  tavlama, genetik algoritmalar. Beklenti maksimizasyonu (EM) optimizasyonu. Simülasyon ve Monte Carlo (MC) entegrasyonu. Markov Zinciri MC (MCMC) yöntemleri.

STAT 639 Stokastik Diferansiyel Denklemler (3-0)3

Bu, finans, nüfus modelleri ve benzeri alanlarda stokastik hesap alanlarındaki temel kavramları kapsayacak giriş niteliğinde bir stokastik hesap ve stokastik diferansiyel denklemler dersidir.

STAT 640 İleri İstatistiksel Danışmanlık (3-0)3

İstatistiksel danışmanlığın temel yönleri. İletişimin vurgulanması ve uygun istatistiksel yöntemlerin seçilmesi. İstatistiksel bir yazılım kullanarak kapsamlı hesaplamalar. Karmaşık veri setlerinin analizi. Durum çalışmaları. Rapor yazımı ve sunumu.

STAT 641 Veri Biliminde Etik (3-0)3

İstatistik uygulamalarında etik. Veri biliminin algoritmik yöntemlerinin sosyal etkileri.

STAT 642 İstatistikte Seminer I KD

İstatistik alanında doktora öğrencileri için seminer dersi.

STAT 643 İstatistikte Seminer II KD

Doktora Öğrenciler tez konusuyla ilgili bir seminer hazırlar ve sunarlar.

STAT 645 İstatistiksel Derin Öğrenme (3-0)3

Bu dersin odak noktası, derin sinir ağlarını istatistikteki ilgili kavramlarla ilişkilendirerek anlamak olacaktır. İşlenen konular arasında ileri beslemeli ağlar, çok katmanlı ağların düzenlenmesi ve optimizasyonu, evrişimli ağlar, yinelenen ağlar ve doğrulama yöntemleri yer almaktadır. Ayrıca ağların matematiksel yorumları verilmiş, açıklanabilirlik yöntemleri sunulmuş, ağ performansının nasıl açıklanacağı ve saldırgan ataklarla nasıl başa çıkılacağı anlatılmıştır. Kurs şu denetimsiz öğrenme konularından bazılarını içerir; otomatik kodlayıcılar, gösterim öğrenimi, derin üretken yöntemler ve derin öğrenmenin bilgi teorik kavramları. Bu tekniklerin Veri Bilimi ve Analitik alanındaki pratik uygulamalarında Python tabanlı derin öğrenme geliştirme çerçevelerine sahip uygulamalar kullanılacaktır.

STAT 646 Stokastik Süreçler için İstatistiksel Çıkarımlar (3-0)3

Stokastik modellere giriş ve örnekler; Özel modeller; Ayrık ve sürekli zamanlı Markov zincirleri ve Brown hareketi; Ayrık ve sürekli parametreli stokastik süreçler için büyük örneklem teorisi; Stokastik süreçler için Bayesian, parametrik olmayan ve sıralı çıkarım; Gauss süreçleri; Kuyruklar; Salgın modelleri; Dallanma süreçleri; Yenileme süreçleri.

STAT 647 Olasılık Teorisi (4-0)4 (ZORUNLU)

Bu giriş niteliğinde bir ölçüm-teorik olasılık teorisi dersidir. Büyük Sayılar Kanunu, Merkezi Limit Teoremi, Yakınsaklık, Bağımlılık, Bağımsızlık, Koşullu Beklenti gibi İstatistikteki temel kavramlar tüm boyutlarıyla ele alınır. Bu ders, Olasılık Yeterlilik Sınavında yer alan tüm içeriği kapsamaktadır.

STAT 648 İleri İstatistiksel Çıkarım (4-0)4 (ZORUNLU)

Olasılığa dayalı tahmin teorisi, ileri modeller için olasılık yapısı, sağlam tahmin teorisi, hipotez testi teorisi

STAT 699 İstatistikte Doktora Tezi KD Tezi

STAT 800-899 Özel Çalışmalar KD

STAT 900-999 Özel Konular KD

*KD: Kredisiz Ders