İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı

Programı Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Programın TürüDoktora Programı
Kazanılan Derecenin SeviyesiBu program, Doktora seviyesinde öğrenim veren bir programdır.
Kazanılan DereceBu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı alanında Doktora Derecesi almaya hak kazanmaktadırlar.
Eğitim TürüTam zamanlı
Kayıt Kabul KoşullarıDoktora/sanatta yeterlik programları için başvuran bütün adayların genel başarı notu, ALES puanının %50’si, lisans ve/veya yüksek lisans AGNO’sunun %10’u ve giriş sınavı notunu %40’ı dikkate alınarak hesaplanır. Doktora/sanatta yeterlik 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 KurallarDoktora/sanatta yeterlik programlarına tezli yüksek lisans derecesi ile kabul edilmiş öğrenciler için; Program, toplam 21 (yirmi bir) krediden az olmamak koşuluyla, en az 7 (yedi) ders, Seminer dersi, Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik dersi, yeterlik sınavı, tez önerisi, tez izleme raporları ve tez çalışmasından oluşur. Program, bir eğitim-öğretim dönemi 60 AKTS kredisinden az olmamak koşuluyla en az 240 AKTS kredisinden oluşur.
Program Tanımı
Program Eğitim AmaçlarıAmaçlar
Mezunların Mesleki Profili
Bir Üst Dereceye Geçiş Bu programdan mezun olan öğrenciler, uzmanlık alanlarına bağlı olarak doktora sonrası programlara başvurabilirler.
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, eskiz, 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 BB (3.00) olması gerekir.

 (6) Bir öğrencinin derslerini başarı ile tamamlamış sayılabilmesi için AGNO’sunun en az 3.00 olması gerekir

(7) Bir dersten CB, 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 KoşullarıDoktora/sanatta yeterlik programlarına tezli yüksek lisans derecesi ile kabul edilmiş öğrenciler için; Program, toplam 21 (yirmi bir) krediden az olmamak koşuluyla, en az 7 (yedi) ders, Seminer dersi, Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik dersi, yeterlik sınavı, tez önerisi, en az 3 tez izleme ara raporu, en az 240 AKTS kredisi ve mezun olunmak istenilen dönemde tez ve uzmanlık alan dersinin seçilmiş olması gerekmektedir. sağlanması gerekir.

Program Çıktıları

  1. Yüksek lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, teorik istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek, derinleştirmek ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaştırmak,
  2. İstatistikte orijinal, bağımsız ve kritik düşünme yeteneklerine sahip olmak ve teorik kavramlar geliştirebilmek,
  3. İstatistikteki problemleri tanıyabilme ve doğrulayabilme yeteneğine sahip olmak
  4. Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı istatistik yöntemlerini yeni problemlerin analiz ve çözümümde uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek
  5. Uygulamalı istatistiğin kullanıldığı hemen her alanda, uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek, sonuçlandırıp, raporlayabilmek
  6. Uygulamalı İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, yenileyebilmek, ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilmek
  7. Uygulamalı İstatistik alanında analizlerini ve önerdiği yöntemleri, uzman kişilere, bilimsel nitelikte aktarabilmek
  8. Uygulamalı İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve en az ikisini etkin şekilde kullanabilmek
  9. Uygulamalı İstatistik alanlarında bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunmak
  10. Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek, karşılaştığı toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunların çözümüne katkıda bulunup ve bu değerlerin gelişimini desteklemek
  11. Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak
  12. İstatistiğin kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları yorumlayıp geliştirebilmek
  13. İstatistik biliminin gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, diğer bilim dallarının gelişmesindeki etkileri açısından değerlendirebilmek, tartışabilmek, inceleyebilmek
  14. Uygulamalı istatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir bilimsel 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
IST5004 Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik20025
IST6001 Seminer02007.5
35 Toplam:
2.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6003 Uzmanlık Alan Dersi500010
IST6000 Doktora Tezi010030
40 Toplam:
2.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6003 Uzmanlık Alan Dersi500010
IST6000 Doktora Tezi010030
40 Toplam:
3.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6003 Uzmanlık Alan Dersi500010
IST6000 Doktora Tezi010030
40 Toplam:
3.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6003 Uzmanlık Alan Dersi500010
IST6000 Doktora Tezi010030
40 Toplam:
4.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6003 Uzmanlık Alan Dersi500010
IST6000 Doktora Tezi010030
40 Toplam:
4.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6003 Uzmanlık Alan Dersi500010
IST6000 Doktora Tezi010030
40 Toplam:
305 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
IST5123 Uygulamalı Regresyon Yöntemleri30037.5
IST5124 Parametrik Olmayan İstatistik Yöntemler30037.5
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
Seçmeli Dersler
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
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
IST5101 Bayesçi Veri Analizi 30037.5
IST5113 İstatistikte Bilgisayar Uygulamaları30037.5
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

Ders & Program Çıktıları Matrisi

Program Çıktıları
Kodu Ders Adı1234567891011121314
IST6106İleri Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler11111111111111
IST6107İstatistik Teorisine Giriş 11111111111111
IST6111İstatistikte Monte Carlo Uygulamaları11111111111111
IST6115Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller 111111111111111
IST6105İleri Aktüerya Matematiği11111111111111
IST6103Dinamik istatistik11111111111111
IST6101Bulanık Olasılık11111111111111
IST6109İstatistiksel Veri Madenciliği11111111111111
IST6104Finansta İstatistik Yöntemler11111111111111
IST6113Kategorik Veri Analizi11111111111111
IST6112İstatistikte Yapısal Eşitlik Modelleri 11111111111111
IST6102Cevap Yüzeyi Metodolojisi11111111111111
IST6110İstatistikte İleri Matematiksel Yöntemler11111111111111
IST6116Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller 211111111111111
IST6108İstatistiksel Modelleme için Simulasyon11111111111111
IST6114Risk Analizi111111111111-1
IST6117Yapay Zeka Uygulamaları11111111111111
IST6120Alternatif Regresyon Yöntemleri11111111111111
IST6121Bilgisayar Destekli Çıkarsama Yöntemleri11111111111111
IST6000Doktora Tezi11111111111111

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