MIT 14.30 MIT Türkçe

Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş (MIT) (Konrad Menzel)

Introduction to Statistical Methods in Economics

Bahar 2009 İktisat

14.30 — Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş (Bahar 2009)

Öğretim Üyesi: Konrad Menzel
Çevirmen: Prof. Dr. Ramazan Sarı
Kurum: MIT

Bu ders, iktisatçılar ve diğer sosyal bilimciler için olasılık ve istatistik alanında sağlam bir alt yapı sunar. Ekonometri için gerekli konulara yoğunlaşır ve 14.32 dersinin temel hazırlığını yapar. Olasılık teorisinin öğeleri, örneklem teorisi, istatistiki tahmin ve hipotez testi işlenir.

Seans	Konu	Notlar
1	Ders 1: Kümeler ve olaylar	—
2	Ders 2: Olasılık ve sayma kuralları	—
3	Ders 3: Koşullu olasılık ve bağımsızlık	—
4	Ders 4: Bayes teoremi ve rasgele değişken	Önemli tarih: Problem set 1 son gün
5	Ders 5: Kesikli ve sürekli rasgele değişkenler	—
6	Ders 6: Olasılık dağılım fonksiyonları (PDF), birikimli dağılım fonksiyonları (CDFs), bileşik dağılım	Önemli tarih: Problem set 2 son gün
7	Ders 7: Bileşik ve marjinal dağılımlar	—
8	Ders 8: Tekrar	Önemli tarih: Problem set 3 son gün
9	Ders 9: Rasgele değişkenlerin fonksiyonları	—
10	Ders 10: Bir kaç rasgele değişkenin fonksiyonu	Önemli tarih: Problem set 4 son gün
11	Ders 11: Sıra istatistikleri ve beklenen değerler	—
12	Ders 12: Medyan, ondalık ve varyans	—
13	Ders 13: Kovaryans ve koşullu beklenen değerler	—
14	Ders 14: Koşullu beklenen değerler ve özel dağılımlar	Önemli tarih: Problem set 5 son gün
15	Ders 15: Büyük sayılar kanunu	—
16	Ders 16: Tekrar	Önemli tarih: Problem set 6 son gün; Sınav 2
17	Ders 17: Merkezi limit teoremi, tahminler, sapma ve tutarlılık	—
18	Ders 18: Tahmin oluşturmak	Önemli tarih: Problem set 7 son gün
19	Ders 19: Güven aralıkları	—
20	Ders 20: Güven aralıkları (devam)	Önemli tarih: Problem set 8 son gün
21	Ders 21: Hipotez testleri	—
22	Ders 22: Hipotez testleri (devam)	—
23	Ders 23: Hipotez testleri (devam)	Önemli tarih: Problem set 9 son gün
24	Ders 24: Tekrar	Önemli tarih: Sınav 3

Ders 1 Ders 1: Kümeler ve olaylar

Ders 2 Ders 2: Olasılık ve sayma kuralları

Ders 3 Ders 3: Koşullu olasılık ve bağımsızlık

Ders 4 Ders 4: Bayes teoremi ve rasgele değişken

Ders 5 Ders 5: Kesikli ve sürekli rasgele değişkenler

Ders 6 Ders 6: Olasılık dağılım fonksiyonları (PDF), birikimli dağılım fonksiyonları (CDFs), bileşik dağılım

Ders 7 Ders 7: Bileşik ve marjinal dağılımlar

Ders 8 Ders 8: Tekrar

Ders 9 Ders 9: Rasgele değişkenlerin fonksiyonları

Ders 10 Ders 10: Bir kaç rasgele değişkenin fonksiyonu

Ders 11 Ders 11: Sıra istatistikleri ve beklenen değerler

Ders 12 Ders 12: Medyan, ondalık ve varyans

Ders 13 Ders 13: Kovaryans ve koşullu beklenen değerler

Ders 14 Ders 14: Koşullu beklenen değerler ve özel dağılımlar

Ders 15 Ders 15: Büyük sayılar kanunu

Ders 16 Ders 16: Tekrar

Ders 17 Ders 17: Merkezi limit teoremi, tahminler, sapma ve tutarlılık

Ders 18 Ders 18: Tahmin oluşturmak

Ders 19 Ders 19: Güven aralıkları

Ders 20 Ders 20: Güven aralıkları (devam)

Ders 21 Ders 21: Hipotez testleri

Ders 22 Ders 22: Hipotez testleri (devam)

Ders 23 Ders 23: Hipotez testleri (devam)

Ders 24 Ders 24: Tekrar