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 Koşulları Bu programa başvuran bütün adayların genel başarı notu, aday değerlendirme jürisi tarafından ALES puanının %60’ı, lisans ve/veya yüksek lisans genel not ortalamasının %20’si ve giriş sınavı sonucunun %20’si dikkate alınarak hesaplanır. Yapılan sıralama sonucunda kontenjan sayısı kadar aday programa kabul edilir. Kayıt kabul koşullarının ayrıntısı YTÜ lisansüstü yönetmeliğinin Madde 10 (4-b) de belirtilmiştir. Bilgisi için http://www.fbe.yildiz.edu.tr/haberler.php?id=121 adresine başvurunuz.
Önceki Öğrenmenin Tanınması Öğrencilerin özel öğrencilik, farklı üniversitelerden yatay geçiş, ilişiklerinin kesildiği daha önceki lisansüstü programından alıp başarılı olduğu en fazla 4 ders için ders saydırma işlemi uygulanır.
Kazanılan Derece Gereklilikleri Ve Kurallar Bu programında öğrenim gören öğrencilerin; min 24 yerel kredilik 8 ders ve bir tez almaları, tüm derslerden en az BB derecesi ile başarılı olmaları, 180 -240 AKTS kredisi almış ve Ağırlıklı Genel Not Ortalamasının en az 3.00/4.00 olması gerekmektedir.
Program Tanımı
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 Koşulları Bu programdan mezun olmak için öğrencilerin; min 24 yerel kredilik 8 ders ve bir tez almaları, tüm derslerden en az BB derecesi ile başarılı olmaları, 180-240 AKTS kredisi almış ve Ağırlıklı Genel Not Ortalamasının en az 3.00/4.00 olması gerekmektedir.

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
IST61 Seçmeli 130037.5
IST61 Seçmeli 230037.5
IST61 Seçmeli 330037.5
IST61 Seçmeli 430037.5
30 Toplam:
1.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST61 Seçmeli 530037.5
IST61 Seçmeli 630037.5
IST61 Seçmeli 730037.5
IST61 Seçmeli 830037.5
30 Toplam:
2.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6000 Doktora Tezi010030
30 Toplam:
2.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6000 Doktora Tezi010030
30 Toplam:
3.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6000 Doktora Tezi010030
30 Toplam:
3.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6000 Doktora Tezi010030
30 Toplam:
4.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6000 Doktora Tezi010030
30 Toplam:
4.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6000 Doktora Tezi010030
30 Toplam:
240 Program Toplam AKTS:
Seçmeli 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ve 8 Dersleri
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST6114 Risk Analizi30037.5
IST6106 İleri Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler30037.5
IST6105 İleri Aktüerya Matematiği30037.5
IST6107 İstatistik Teorisine Giriş 30037.5
IST6115 Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller I30037.5
IST6116 Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller II30037.5
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
IST6111 İstatistikte Monte Carlo Uygulamaları30037.5

Ders & Program Çıktıları Matrisi

Program Çıktıları
Kodu Ders Adı1234567891011121314
IST6106İleri Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler44545545444545
IST6105İleri Aktüerya Matematiği54343344344333
IST6107İstatistik Teorisine Giriş 55553442325221
IST6103Dinamik istatistik44434323224244
IST6101Bulanık Olasılık33434234343324
IST6109İstatistiksel Veri Madenciliği33455545444435
IST6104Finansta İstatistik Yöntemler22454543334345
IST6113Kategorik Veri Analizi22445444554335
IST6112İstatistikte Yapısal Eşitlik Modelleri 44554555335525
IST6111İstatistikte Monte Carlo Uygulamaları44554555335545
IST6102Cevap Yüzeyi Metodolojisi55553442325222
IST6110İstatistikte İleri Matematiksel Yöntemler55542222233344
IST6115Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller I43334442323124
IST6116Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller II44344452324325
IST6108İstatistiksel Modelleme için Simulasyon43344343225324
IST6114Risk Analizi111432433234-3
IST6117Yapay Zeka Uygulamaları54453323324534
IST6000Doktora Tezi44444444444444

TÜRKİYE YÜKSEKÖĞRETİM YETERLİLİKLER ÇERÇEVESİ (TYYÇ) VE PROGRAM ÇIKTISI (PÇ) İLİŞKİ MATRİSİ

BİLGİBECERİLERYETKİNLİKLER
KuramsalUygulamalıKavramsal/BilişselUygulamalıBağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme yetkinliğiÖğrenme Yetkinliğiİletişim ve Sosyal YetkinlikAlana Özgü Yettkinlik
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