İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı

Programı Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Programın TürüYüksek Lisans Programı
Kazanılan Derecenin SeviyesiBu program, Yüksek Lisans seviyesinde öğrenim veren bir programdır.
Kazanılan DereceBu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı alanında Yüksek Lisans Derecesi (Fen Bilimleri) almaya hak kazanmaktadırlar.
Eğitim TürüTam zamanlı
Kayıt Kabul KoşullarıALES puanının %50’si, lisans AGNO’sunun %10’u ve giriş sınavı notunun %40’ı dikkate alınarak hesaplanır. Yüksek lisans programlarına öğrenci kabulünde ALES puanı istenmediği durumlarda genel değerlendirme sisteminde lisans AGNO ve giriş sınavı başarı notunun yüzdelik etkisi, ilgili mevzuat kapsamında belirlenen minimum değerlerden az olmamak kaydıyla ilgili anabilim/anasanat dalı kurulunun görüşü ve ilgili Enstitü Kurulunun onayı ile Senato tarafından belirlenir.
Önceki Öğrenmenin TanınmasıYatay geçişle veya yükseköğretim kurumlarının lisansüstü programlarından ilişik kesilme sebebiyle ayrılmış ve lisansüstü programlarımıza kaydolan öğrencilerin, daha önce lisansüstü seviyesinde almış olduğu dersin başarı notunun başvurduğu program düzeyi için geçerli olan minimum başarı notunu sağlaması durumunda en fazla 3 (üç) ders ilgili anabilim/anasanat dalının tanımlamış olduğu seçmeli ve/veya zorunlu ders yüküne sayılabilir.
Kazanılan Derece Gereklilikleri Ve KurallarTezli yüksek lisans programı; a) Program, toplam 21 (yirmi bir) krediden az olmamak koşuluyla, ilgili program tarafından tanımlanan zorunlu dersleri de içerecek şekilde en az 7 (yedi) ders, Seminer dersi, Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik dersi ve tez çalışmasından oluşur. b) Program bir eğitim-öğretim dönemi 60 AKTS kredisinden az olmamak koşuluyla toplam en az 120 AKTS kredisinden oluşur.
Program TanımıYüksek lisans programının amacı öğrencinin bilimsel araştırma yaparak bilgilere erişme, bilgiyi değerlendirme ve yorumlama yeteneğini kazanmasını sağlamaktır. Bu program; toplamı yirmi dört krediden az olmamak üzere en az sekiz adet ders, en az bir seminer dersi ve tez çalışmasından oluşur.
Program Eğitim AmaçlarıAmaçlar
Mezunların Mesleki ProfiliMezunlar; mezunlar D.İ.E. , D.P.T, kamuoyu araştırma şirketlerinde, Bankacılık ve Sigorta Sektöründe, I.M.K.B.'de, çeşitli kuruluşların planlama departmanlarında istihdamı söz konusudur. Ayrıca, çeşitli bilimsel kuruluşlarda ve üniversitelerde araştırmacı ve öğretim elemanı olarak görev almaktadırlar.
Bir Üst Dereceye Geçiş Bu programdan mezun olan öğrenciler doktora programlarında öğrenim görmek üzere başvuruda bulunabilirler.
Sınavlar, Değerlendirme Ve Notlandırma

(1) Öğrenci, kayıt yaptırdığı dersin en az %70’ine devam etmek zorundadır.

(2) Bir yarıyıl içinde her ders için en az iki başarı ölçümü yapılır. İlgili öğretim üyesinin takdirine göre bunlardan en az biri mutlaka yazılı sınav şeklinde yapılmalıdır. Tek sınav yapılması durumunda diğer değerlendirme ödev, proje, laboratuar raporu veya benzeri uygulama çalışması biçiminde yapılabilir.

(3) Yarıyıl sonunda dersin bütünüyle ilgili bir sınav yapılır. İlgili dersin öğretimüyesince, öğrenciye aldığı her ders için, yarıyıl içi çalışmaların %40-%60 ve yarıyıl sonu sınav notunun %60-%40’ı dikkate alınarak başarı notu hesaplanır. F0 notu hariçbaşarısızlık durumunda öğrenciye akademik takvimde belirlenen tarihlerde bütünleme sınavı hakkı tanınır.

 (4) Başarı notları aşağıdaki şekilde tanımlanır:

a)

Yüzlük Değer

Başarı Notu

Sayısal Değer

90-100

AA

4.00

80-89

BA

3.50

70-79

BB

3.00

60-69

CB

2.50

50-59

CC

2.00

40-49

DC

1.50

30-39

DD

1.00

20-29

FD

0.50

0-19

FF

0.00

Devamsız

F0

0.00

b) Ayrıca aşağıdaki harf notlarından;

1) G: Geçer/Başarılı,

2) K: Kalır/Başarısız,

3) M: Muaf,

4) E: Eksik

olarak tanımlanır. 

(5) Bir dersten başarılı sayılabilmek için başarı notunun; en az CB (2.50

 (6) Bir öğrencinin derslerini başarı ile tamamlamış sayılabilmesi için AGNO’sunun en az 2.50 olması gerekir. 

(7) Bir dersten CC, DC, DD, FD, FF ve F0 harf notunu alan öğrenci, bu dersten başarısız sayılır. Bu notlar AGNO hesabına katılır.

(8) G (Geçer/Başarılı) notu, alınan dersten veya eğitim-öğretim faaliyetlerinden başarılı/yeterli olma durumu gösterir. K (Kalır/Başarısız) notu, alınan dersten veya eğitim-öğretim faaliyetlerinden başarısız/yetersiz olma durumu gösterir. M (Muaf) notu, öğrencinin daha önce almış olduğu ve/veya denklikleri kabul edilerek enstitü yönetim kurulu kararları ile muaf olunan dersler için verilir. G, K ve M notları AGNO hesabına katılmaz. E (Eksik) notu, öğrencinin devam ettiği ders için öğretim üyesi tarafından otomasyon sistemine girilemeyen notu ifade eder. Bu notlar enstitü yönetim kurulu kararı ile sisteme işlenir.
Mezuniyet KoşullarıTezli Yüksek Lisans Programı, toplam 21 (yirmi bir) krediden az olmamak koşuluyla, en az 7 (yedi) ders, Seminer dersi, Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik dersi ve en az 120 AKTS değerinin sağlanması, mezun olunmak istenilen dönemde tez ve uzmanlık alan dersinin seçilmiş olması gerekmektedir.

Program Çıktıları

  1. Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, temel olasılık ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek
  2. Teorik İstatistik ve uygulamalı istatistik alanlarında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilmek
  3. Çalışma alanındaki sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilmek
  4. Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı istatistik yöntemlerini gerçek yaşamda uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek
  5. İstatistiksel Yöntemlerin kullanıldığı hemen her alanda, alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek
  6. Uygulamalı istatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, yenileyebilmek
  7. Kuramsal ve teknik bilgilerini gerek detaylı olarak uzman kişilere, gerekse basit ve anlaşılır bir şekilde uzman olmayan kişilere rahatça aktarabilmek
  8. Ulusal ve uluslararası akademik kaynakları etkin kullanmak ve bilgilerini güncel tutabilmek, yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, alan ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarmak
  9. İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve ez az birini etkin şekilde kullanabilmek
  10. Dahil olduğu tüm bilimsel yada uygulama çalışmalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket edebilmek, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygulayabilmek
  11. Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek, kalite yönetimi, işgüvenliği ve çevre konularında yeterli bilince sahip olmak ve birikimini toplum yararına kullanmak
  12. Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak
  13. Uygulamalı İstatistik ile ilgili konularda strateji, politika ve planlar geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirip, uygulayabilmek
  14. İstatistik Bilminin gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, diğer bilim dallarının gelişmesindeki etkileri açısından değerlendirebilmek, tartışabilmek
  15. Teorik ve Uygulamalı İstatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek

Müfredat

1.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
SEC0001 Seçmeli 130037.5
SEC0002 Seçmeli 230037.5
SEC0003 Seçmeli 330037.5
SEC0004 Zorunlu 130037.5
30 Toplam:
1.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
SEC0005 Seçmeli 430037.5
SEC0006 Seçmeli 530037.5
SEC0007 Seçmeli 630037.5
IST5001 Seminer01007.5
IST5004 Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik20025
35 Toplam:
2.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST5000 Yüksek Lisans Tezi010020
IST5003 Uzmanlık Alan Dersi300010
30 Toplam:
2.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST5000 Yüksek Lisans Tezi010020
IST5003 Uzmanlık Alan Dersi300010
30 Toplam:
125 Program Toplam AKTS:
Zorunlu Dersler
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST5114 İstatistikte Matematiksel Yöntemler 30037.5
IST5110 İleri Regresyon Analizi30037.5
IST6106 İleri Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler30037.5
IST6107 İstatistik Teorisine Giriş 30037.5
IST6115 Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller 130037.5
IST6111 İstatistikte Monte Carlo Uygulamaları30037.5
IST5123 Uygulamalı Regresyon Yöntemleri30037.5
IST5124 Parametrik Olmayan İstatistik Yöntemler30037.5
Seçmeli Dersler
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6114 Risk Analizi30037.5
IST6105 İleri Aktüerya Matematiği30037.5
IST6116 Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller 230037.5
IST6108 İstatistiksel Modelleme için Simulasyon30037.5
IST6103 Dinamik istatistik30037.5
IST6101 Bulanık Olasılık30037.5
IST6102 Cevap Yüzeyi Metodolojisi30037.5
IST6109 İstatistiksel Veri Madenciliği30037.5
IST6104 Finansta İstatistik Yöntemler30037.5
IST6113 Kategorik Veri Analizi30037.5
IST6110 İstatistikte İleri Matematiksel Yöntemler30037.5
IST6117 Yapay Zeka Uygulamaları30037.5
IST6112 İstatistikte Yapısal Eşitlik Modelleri 30037.5
IST6120 Alternatif Regresyon Yöntemleri30037.5
IST6121 Bilgisayar Destekli Çıkarsama Yöntemleri30037.5
IST6118 Kapula Teorisi ve Finansal Uygulamaları30037.5
IST6119 Boylamsal Veri Analizi30037.5
IST6122 Bayesçi Ağlara Giriş30037.5
IST6123 Seyrek İstatistiksel Modelleme30037.5
IST6124 Web Tabanlı İstatistik Uygulamaları Geliştirme30037.5
IST5101 Bayesçi Veri Analizi 30037.5
IST5113 İstatistikte Bilgisayar Uygulamaları30037.5
IST5105 Çok Değişkenli İstatistik Analiz30037.5
IST5115 Lineer Olmayan Programlama 30037.5
IST5117 Pazarlama Araştırmalarında İleri Teknikler 30037.5
IST5103 Biyoistatistik Uygulamaları30037.5
IST5116 Oyunlar ve Karar Verme30037.5
IST5106 Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler30037.5
IST5119 Veri Zarflama Analizi ve Uygulamaları30037.5
IST5102 Bekleme Hattı Problemleri30037.5
IST5118 Uygulamalı Zaman Serileri30037.5
IST5109 İleri Aktüerya Teknikleri30037.5
IST5108 Hayatta Kalım ve Olaylar Tarihçesi Analizi30037.5
IST5112 İstatistiksel Programlama 30037.5
IST5107 Ekonometrik Modeller ve İstatistik Aletler30037.5
IST5120 Yapay Zeka30037.5
IST5104 Çok Aşamalı İstatistiksel Modeller30037.5
IST5111 İstatistiksel Geçerlilik ve Güvenirlik30037.5
IST5127 Çoklu Sensor Veri Füzyon Analizi30037.5
IST5121 Panel Veri Modelleri30037.5
IST5122 Portföy Optimizasyonu30037.5
IST5125 Sosyal Ağ Analizi30037.5
IST5126 Log-Doğrusal Modeller30037.5
IST5128 Veri Düzenleme ve Görselleştirme 30037.5
IST5129 Dayanıklı İstatistik30037.5

Ders & Program Çıktıları Matrisi

Program Çıktıları
Kodu Ders Adı123456789101112131415
IST5110İleri Regresyon Analizi111111111111111
IST5114İstatistikte Matematiksel Yöntemler 111111111111111
IST5123Uygulamalı Regresyon Yöntemleri111111111111111
IST5113İstatistikte Bilgisayar Uygulamaları111111111111111
IST5105Çok Değişkenli İstatistik Analiz111111111111111
IST5117Pazarlama Araştırmalarında İleri Teknikler 111111111111111
IST5106Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler111111111111111
IST5119Veri Zarflama Analizi ve Uygulamaları111111111111111
IST5102Bekleme Hattı Problemleri111111111111111
IST5118Uygulamalı Zaman Serileri111111111111111
IST5104Çok Aşamalı İstatistiksel Modeller111111111111111
IST5111İstatistiksel Geçerlilik ve Güvenirlik111111111111111
IST5109İleri Aktüerya Teknikleri111111111111111
IST5103Biyoistatistik Uygulamaları11111111111-111
IST5115Lineer Olmayan Programlama 111111111111111
IST5116Oyunlar ve Karar Verme111111111111111
IST5108Hayatta Kalım ve Olaylar Tarihçesi Analizi111111111111111
IST5101Bayesçi Veri Analizi 111111111111111
IST5107Ekonometrik Modeller ve İstatistik Aletler111111111111111
IST5120Yapay Zeka111111111111111
IST5112İstatistiksel Programlama 111111111111111
IST5001Seminer111111111111111
IST5000Yüksek Lisans Tezi111111111111111

Türkiye Yüksek Öğretim Yeterlilikleri Çerçevesi (TYYÇ) ve Program Çıktısı (PÇ)İlişki Matrisi

BİLGİBECERİLERYETKİNLİKLER
KuramsalUygulamalıKavramsal/BilişselUygulamalıBağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme yetkinliğiÖğrenme Yetkinliğiİletişim ve Sosyal YetkinlikAlana Özgü Yetkinlik
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
PÇ-15