Program
Last Updated:
Dereceler:
İstatistik Bölümü M.S. ve doktora İstatistikte derece.
İstatistik Yüksek Lisans Derecesi:
Kredili en az yedi ders gerektirir.
Müfredat zorunlu dersler, bölüm seçmeli dersleri ve bölüm dışı seçmeli derslerden oluşmaktadır.
Zorunlu dersler teorik istatistik dersleridir ve öğrencilere istatistiğin teorik temelleri hakkında sağlam bir anlayış kazandırmayı amaçlar.
Bölüm seçmeli dersleri, öğrencilerin ekonomi, finans, pazarlama, sosyoloji, psikoloji, genetik, tıp gibi farklı alanlarda uygulanan istatistikler için modelleme ve hesaplama yöntemleri konusunda beceri kazanmalarını amaçlamaktadır.
Yüksek Lisans Derecesi araştırma yapmayı ve tez yazmayı gerektirir. Bir tez genellikle aşağıdakilerden biridir: metodolojik, hesaplamalı, ampirik veya teorik. Tipik bir metodolojik Yüksek Lisans Tez çalışmasında, öğrenci mevcut farklı istatistiksel modelleri ve tahmin yöntemlerini bir simülasyon çalışmasıyla karşılaştırır ve değerlendirir. Hesaplamalı bir Yüksek Lisans tezinde, hesaplamalı istatistiksel yöntemler vurgulanmaktadır. Ampirik bir Yüksek Lisans tezinde, yeni bir veri seti tezin merkezinde yer alır ve analiz için uygun mevcut istatistiksel yöntemlerden oluşan bir koleksiyon kullanılır.
İstatistik Doktora Derecesi:
Doktora Programı, öğrencileri akademik kariyerlere ve yeni istatistiksel yöntemlerde danışmanlık ve araştırmayı içeren endüstriyel ve devlet pozisyonlarına hazırlamak amacıyla yapılandırılmıştır.
Kredili en az sekiz ders gerektirir
Müfredat zorunlu dersler ve diğer bölüm derslerinden oluşmaktadır.
Zorunlu dersler, öğrencilerin olasılık teorisini ve istatistiksel çıkarım teorisini özümsemelerini amaçlar.
Bu dereceye yönelik diğer dersler, öğrencilerin tasarlanmış deneylerden elde edilen veriler ve daha geniş anlamda çok değişkenli veriler gibi farklı veri türleri ile ilgili metodolojileri derinlemesine anlamalarını sağlamak için tasarlanmıştır.
Doktora Derecesi araştırma yapmayı ve tez yazmayı gerektirir. Nitelikli bir doktora tez, daha önce bilinmeyen bir alanda yapılan bir araştırmaya dayanmaktadır. Araştırma, tahmincilere aynı zamanda istenen istatistiksel özellikleri sağlayan hesaplama açısından verimli bir modelleme yönteminin bulunmadığı yeni veya ilginç bir mevcut veri seti tarafından motive edilebilir.