English
Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Doktora

Kazanılan Derece

Program başarılı bir şekilde tamamlanıp, program yeterlilikleri sağlandığında İstatistik dalında doktora derecesine sahip olunur.

Kabul Koşulları

İstatistik Programı Doktora programı kabul ve kayıt koşulları; yüksek lisans diploması ile Fen bilimleri için sayısal puan türünde Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi senatosunun belirleyeceği ALES taban puanına sahip olması şartı aranır. İngilizce, Almanca ve gibi yabancı dillerin birinden; ÜDS, KPDS, TOEFL veya YÖK´ün kabul ettiği eşdeğer sınavlardan taban puanı almış olması gerekir.

Yeterlilik Koşulları

Lisans ve yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak, istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgileri uzmanlık düzeyine getirmek ve uygulama alanlarında kullanabilir düzeye eriştirmek Çalışma alanındaki sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek, bilimsel yöntemler ile çözüme ulaştırabilmek, İstatistiksel Yöntemlerin kullanıldığı alanlarda, alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek, Akademik yayın okuma, analiz etme, yazma, bilimsel araştırma konusu belirleme, proje yazma ve yürütme yetisi kazanır. Ulusal ve uluslararası akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek. İstatistik uygulamalarını gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlamak ve iyileştirme çalışmalarında kullanılabilir kılmak Bilimsel çalışmaların sonuçlarını yazılı veya sözlü olarak sunma yetisi kazanır. Probleme ilişkin çözüm yöntemleri tasarlayabilme ve bu amaç için uygun araçları kullanabilme. Çok disiplinli projelerde bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır, açık fikirli, eleştiriye açık, yapıcı ve özgüvenli bir çalışma disiplini kazanır. İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlar konusunda bilgi ve deneyim sahibi olmak

Önceki Öğrenim

Doktora eğitimi için, Tezli Yüksek lisans diplomasına sahip İstatistik, Matematik, Ekonometri, Endüstri Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bölümleri mezunlarının başvuruları kabul edilmektedir.

Tarihçe

İstatistik Bölümünün temelleri 1994 yılında Muğla Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi bünyesinde kurulan İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri bölümüne dayanmaktadır. Bu bölüm ilk eğitim-öğretimine 1995 yılında başlamış ve 1999 yılında ilk mezunlarını vermiştir. 2001 yılında öğrenci alımı durdurulan İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri bölümü 2003 yılında isim değiştirerek, sadece İstatistik Bölümü olarak eğitim-öğretime yeniden başlamıştır. İstatistik Bölümü olarak ilk mezunlarını 2007 yılında vermiştir. Fen-Edebiyat Fakültesinin ayrılmasıyla birlikte 2010 yılından itibaren İstatistik Bölümü Fen fakültesine bağlı olarak yoluna devam etmektedir. Bölümümüze 2018-19 eğitim öğretim yılının Bahar döneminden itibaren doktora öğrencisi alınmaya başlanmıştır.

Program Profili

2019-2020 Eğitim-Öğretim yılı itibariyle bölümümüzde 1 Profesör, 7 Doçent, 4 Doktor Öğretim Üyesi, 4 Araştırma Görevlisi bulunmaktadır. Doktora programı, bilimsel hazırlıkta geçen süre hariç tezli yüksek lisans derecesi ile kabul edilenler için kayıt olduğu programa ilişkin derslerin verildiği dönemden başlamak üzere, her dönem için kayıt yaptırıp yaptırmadığına bakılmaksızın sekiz yarıyıl olup azami tamamlama süresi on iki yarıyıl; lisans derecesi ile kabul edilenler için on yarıyıl olup azami tamamlama süresi on dört yarıyıldır. Lisans derecesi ile doktora programına başvurmuş öğrencilerden, kredili derslerini ve/veya azami süresi içinde tez çalışmasını tamamlayamayanlara, doktora tezinde başarılı olamayanlara tezsiz yüksek lisans için gerekli kredi yükü, proje ve benzeri diğer şartları yerine getirmiş olmaları kaydıyla talepleri halinde tezsiz yüksek lisans diploması verilir.

Program Yeterlilikleri

1- Lisans ve yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak, istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgileri uzmanlık düzeyine getirmek ve uygulama alanlarında kullanabilir düzeye eriştirmek
2- Çalışma alanındaki sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek, bilimsel yöntemler ile çözüme ulaştırabilmek,
3- İstatistiksel Yöntemlerin kullanıldığı alanlarda, alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek
4- Akademik yayın okuma, analiz etme, yazma, bilimsel araştırma konusu belirleme, proje yazma ve yürütme yetisi kazanır.
5- Ulusal ve uluslararası akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek.
6- İstatistik uygulamalarını gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlamak ve iyileştirme çalışmalarında kullanılabilir kılmak
7- Bilimsel çalışmaların sonuçlarını yazılı veya sözlü olarak sunma yetisi kazanır.
8- Probleme ilişkin çözüm yöntemleri tasarlayabilme ve bu amaç için uygun araçları kullanabilme.
9- Çok disiplinli projelerde bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır, açık fikirli, eleştiriye açık, yapıcı ve özgüvenli bir çalışma disiplini kazanır.
10- İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlar konusunda bilgi ve deneyim sahibi olmak

Sınavlar, Değerlendirme ve Notlandırma

Öğrenciler eğitim-öğretim programlarında yer alan tüm teori ve uygulama derslerine ve sınavlara devam etmekle yükümlüdür. Devam durumları dersi veren öğretim elemanı tarafından izlenir ve kaydı tutulur. Her dönem en az bir arasınav ve final sınavı verilmektedir. Öğrenci değerlendirme yöntemleri her ders için farklı şekillerde olabilir. Değerlendirme genelde kitap açık veya kapalı sınavlar, raporlar, ev ödevi, küçük yazılı sınavlar, seminer sunumları veya sözlü sınavlar yöntemleriyle yapılır. Öğretim elemanı not verirken öğrencinin ders performansı ve sınavları dışında devam durumunu da dikkate alabilir. Ara sınav ve yarıyıl sonu sınavı gerektirmeyen dersler bölüm tarafından tespit edilir. Bu gibi durumlarda yarıyıl notu öğrencinin dönem içi performansına göre verilir. Sınavlar; yazılı, sözlü, yazılı-uygulamalı ve sözlü-uygulamalı yapılabilir. Her ders için ilgili yarıyılda en az bir ara sınav yapılır. Ara sınav ve yarıyıl sonu başarı notu katkı oranları, ilgili öğretim üyesi veya nitelikleri Senatoca belirlenen doktora derecesine sahip öğretim görevlilerinin önerisi ile her yarıyılın başında EYK tarafından karara bağlanır. Öğrenciler, güz ve bahar yarıyılında birer defa olmak üzere yılda iki kez yeterlik sınavına girebilirler. Yüksek lisans derecesi ile kabul edilen öğrenci beşinci yarıyılın, lisans derecesi ile kabul edilen öğrenci yedinci yarıyılın sonuna kadar yeterlik sınavına girmek zorundadır.Yeterlik sınavları EABDB teklifi ile EYK tarafından atanan ve atama süresi boyunca sürekli görev yapan beş kişilik doktora yeterlik komitesi tarafından düzenlenir ve yürütülür. Doktora yeterlik sınavı, yazılı ve sözlü olarak iki bölüm halinde yapılır. Sözlü ve yazılı sınavlarda sorulan sorular ve değerlendirme tutanak altına alınır. Yazılı sınav başarısı notla değerlendirilebilir.

Mezuniyet Koşulları

Doktora derecesinin alınabilmesi için gerekli olan doktora programı; yüksek lisans derecesi ile kabul edilenler öğrenciler için en az 7 lisansüstü ders, seminer dersi, uzmanlık alan dersi, yeterlilik sınavı, tez önerisi ve tez çalışmasından oluşur. Programdan mezun olabilmek için gerekli minimum kredi toplamı, yüksek lisans derecesi ile kabul edilen öğrenciler için 180 AKTS. Doktora programı, lisans derecesiyle kabul edilen öğrenciler için toplam 84 AKTS den az olmamak koşuluyla on dört ders, uzmanlık alan dersi, seminer dersi, yeterlik sınavı, tez önerisi ve tez çalışmasından oluşur. Programın minimum mezuniyet kredisi toplamı lisans derecesi ile kabul edilen öğrenciler için 240 AKTS dir.

Mezun İstihdamı

İstatistik bölümü doktora mezunları kamu ve özel sektörde meslekleri ile ilgili pek çok alanda istihdam edilmektedir. Bunun yanı sıra pek çok mezun alanlarında araştırmacı olarak görev yapmaktadır.

Bir Üst Dereceye Geçiş

Doktora programını başarı ile tamamlayan mezunlar, aynı veya benzer alanlarda yurt içinde veya yurt dışında yüksek öğretim kurumlarına akademik bir pozisyon, veya kamu kuruluşlarında çalışma alanlarına uygun departmanlarda uzman pozisyonu için başvurabilirler.

Eğitim Türü

Program Öğretim Amaçları - İstatistikte temel mesleki bilgiyi oluşturmak, problem çözme becerisini geliştirmek, analitik ve bütünsel bir bakış açısına sahip olmak ve analitik düşünmeyi prensip haline getirmek. - Bilgilerini uygulama alanına aktarabilmek, mesleği ile ilgili yöntem, teknik ve cihazları kullanabilmek. Öğrendiklerini ulusal ve uluslararası boyutta uygulamak ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerinde bulunmak. - Araştırma, deney tasarlayıp planlama, yürütme ve sonuçlarını analiz ederek yorumlamak. İstatistik alanında gereken düzeyde bilişim teknolojilerini ve paket programları yetkin kullanabilmek. - İstatistikçi olarak mezun olacak öğrencilerin çağın gerektirdiği istatistik bilgi ve yetenek düzeyine sahip olması; analitik düşünebilmesi ve sürekli olarak kendini yenileyebilmesi; karşılaşacağı mesleki problemlere karşı çözüm getirebilmesi; bölüm mezunların toplumun ve iş dünyasının beklenti ve ihtiyaçlarını karşılaması ve ayrıca öğrencilere ulusal /uluslararası mesleki niteliklerin kazandırılması amaçlanmıştır.

Bölüm Başkanı

Prof.Dr. Dursun AYDIN

Bölüm AKTS Koordinatörü

Doç.Dr. Eralp DOĞU

Ders Planı

1. Yıl - 1. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
FBE5090 Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik Zorunlu 2 0 2
FBE5500 Proje Geliştirme ve Yönetimi Seçmeli 3 0 6
İST5505 Hedef Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5511 Ekonometrik Modeller Seçmeli 3 0 6
İST5515 Genel Doğrusal Modeller Seçmeli 3 0 6
İST5525 İstatistiksel Yazılımlar ve Veri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5531 Örnekleme Kuramı Seçmeli 3 0 6
İST5535 Regresyon Kuramı Seçmeli 3 0 6
İST5537 Olasılıksal Süreçler Seçmeli 3 0 6
İST5541 Yapay Sinir Ağları Seçmeli 3 0 6
İST5545 Zaman Serileri Çözümlemesi Seçmeli 3 0 6
İST5547 İleri Bayesci Yaklaşımlar Seçmeli 3 0 4
İST5549 Olasılık Teorisi Seçmeli 3 0 6
İST5551 Parametrik Olmayan Tahmin Yöntemleri Seçmeli 3 0 6
İST5555 Kategorik Veri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5557 Bulanık İstatistiksel Yöntemler Seçmeli 3 0 6
İST5559 Sağkalım Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5563 Ölçüm Kuramı Seçmeli 3 0 6
İST5565 İleri Hipotez Testleri Seçmeli 3 0 6
İST5567 İleri Deney Tasarımı Seçmeli 3 0 4
İST5569 Yarı Parametrik Regresyon Seçmeli 3 0 6
İST5571 Kümeleme Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5573 Makine Öğrenmesinin Temelleri Seçmeli 3 0 6
İST5575 Parametrik Olmayan Regresyon Seçmeli 3 0 6
İST6001 İleri Olasılık Teorisi Zorunlu 3 0 6
İST6090 Seminer Zorunlu 0 2 6
İST6701 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
       
1. Yıl - 2. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST5502 Benzetim Teknikleri ve Modelleme Seçmeli 3 0 6
İST5504 Bulanık Mantık Seçmeli 3 0 6
İST5510 Doğrusal Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5512 Esnek Hesaplama Yöntemleri Seçmeli 3 0 6
İST5516 Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller Seçmeli 3 0 6
İST5518 Graf Teori ve Uygulamaları Seçmeli 3 0 6
İST5520 Hipotez Testleri Seçmeli 3 0 6
İST5524 İstatistiksel Kalite Kontrol Seçmeli 3 0 6
İST5526 Karar Verme ve Oyun Teorisi Seçmeli 3 0 6
İST5528 Matematiksel İstatistik Seçmeli 3 0 6
İST5536 Sağlam Veri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5538 Tamsayılı Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5540 Veri Madenciliği Seçmeli 3 0 6
İST5544 Yöneylem Araştırması Seçmeli 3 0 6
İST5546 Fen ve Sosyal Bilimlerde Uygulamalı İstatistik Seçmeli 3 0 4
İST5552 Makine Öğrenmesi Yöntemleri Seçmeli 3 0 6
İST5554 İleri Zaman Serileri Seçmeli 3 0 6
İST5556 Büyük Veri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5558 Dinamik Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5560 İstatistiksel Programlama Seçmeli 3 0 6
İST5561 Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler Seçmeli 3 0 6
İST5562 Doğrusal İstatistiksel Modeller Seçmeli 3 0 6
İST5564 Doğrusal Olmayan Regresyon Seçmeli 3 0 6
İST5566 Doğrusal Olmayan Zaman Serileri Analizi Seçmeli 3 0 6
İST5570 İleri Optimizasyon Teknikleri Seçmeli 3 0 6
İST5572 Derin Öğrenme Seçmeli 3 0 6
İST6002 İleri Matematiksel İstatistik Zorunlu 3 0 6
İST6702 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
       
2. Yıl - 1. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST6703 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
İST6810 Yeterlilik Sınavı Zorunlu 0 0 24
       
2. Yıl - 2. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST6704 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
İST6811 Doktora Tez Önerisi Zorunlu Seçmeli 0 0 24
       
3. Yıl - 1. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST6705 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
İST6812 Doktora Tezi (1. TİK) Zorunlu 0 0 24
       
3. Yıl - 2. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST6706 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
İST6813 Doktora Tezi (2. TİK) Zorunlu 0 0 24
       
4. Yıl - 1. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST6707 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
İST6814 Doktora Tezi (3. TİK) Zorunlu 0 0 24
       
4. Yıl - 2. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
İST6708 Uzmanlık Alan Dersi Zorunlu 4 0 6
İST6815 Doktora Tezi (Tez Savunması) Zorunlu 0 0 24
       
 

Değerlendirme Anketleri

Dersler ile Program Yeterlilikleri Matrisi

0 - Etkisi Yok, 1 - En Düşük, 2 - Düşük, 3 - Orta, 4 - Yüksek, 5 - En Yüksek

1. Yıl - 1. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10
Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik          
Proje Geliştirme ve Yönetimi          
Hedef Programlama5435352552
Ekonometrik Modeller5454354533
Genel Doğrusal Modeller5453553455
İstatistiksel Yazılımlar ve Veri Analizi4435443553
Örnekleme Kuramı3524354354
Regresyon Kuramı 5443453534
Olasılıksal Süreçler 535345245
Yapay Sinir Ağları5354235543
Zaman Serileri Çözümlemesi5355235525
İleri Bayesci Yaklaşımlar3554525434
Olasılık Teorisi4535345245
Parametrik Olmayan Tahmin Yöntemleri4533243323
Kategorik Veri Analizi2233323333
Bulanık İstatistiksel Yöntemler4435443553
Sağkalım Analizi3323432342
Ölçüm Kuramı5533453323
İleri Hipotez Testleri4543344334
İleri Deney Tasarımı3322432222
Yarı Parametrik Regresyon4333343333
Kümeleme Analizi3333433333
Makine Öğrenmesinin Temelleri3333533353
Parametrik Olmayan Regresyon4443344324
İleri Olasılık Teorisi5533253333
Seminer5444543342
Uzmanlık Alan Dersi5445454544
           
1. Yıl - 2. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10
Benzetim Teknikleri ve Modelleme4535445243
Bulanık Mantık5344534445
Doğrusal Programlama3545453544
Esnek Hesaplama Yöntemleri5345435545
Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller4535445334
Graf Teori ve Uygulamaları 3555335443
Hipotez Testleri5435352552
İstatistiksel Kalite Kontrol5452425535
Karar Verme ve Oyun Teorisi3 43433444
Matematiksel İstatistik4535345245
Sağlam Veri Analizi3524354354
Tamsayılı Programlama5453553455
Veri Madenciliği4535424554
Yöneylem Araştırması4452453354
Fen ve Sosyal Bilimlerde Uygulamalı İstatistik4535345245
Makine Öğrenmesi Yöntemleri3325532552
İleri Zaman Serileri4534543443
Büyük Veri Analizi4335543553
Dinamik Programlama3324332442
İstatistiksel Programlama4435443553
Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler3554555434
Doğrusal İstatistiksel Modeller5543354334
Doğrusal Olmayan Regresyon5442354234
Doğrusal Olmayan Zaman Serileri Analizi5542354234
İleri Optimizasyon Teknikleri3343434334
Derin Öğrenme3325432552
İleri Matematiksel İstatistik5543454334
Uzmanlık Alan Dersi5445454544
           
2. Yıl - 1. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10
Uzmanlık Alan Dersi5445454544
Yeterlilik Sınavı5545555445
           
2. Yıl - 2. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10
Uzmanlık Alan Dersi5445454544
Doktora Tez Önerisi5545454445
           
3. Yıl - 1. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10
Uzmanlık Alan Dersi5445454544
Doktora Tezi (1. TİK)5545454445
           
3. Yıl - 2. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10
Uzmanlık Alan Dersi5445454544
Doktora Tezi (2. TİK)5545454445
           
4. Yıl - 1. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10
Uzmanlık Alan Dersi5445454544
Doktora Tezi (3. TİK)5545454445
           
4. Yıl - 2. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10
Uzmanlık Alan Dersi5445454544
Doktora Tezi (Tez Savunması)5545454445
           
 

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 48000 Kötekli/Muğla | Tel: + 90 (252) 211-1000 | Fax: + 90 (252) 223-9280
Copyright © 2013 Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Yukarı Çık