Kuramsal İstatistik (Limit Teoremleri ve Yakınsaklıklar) Doç. Dr. Özge Akkuş  - Kitap

Kuramsal İstatistik

(Limit Teoremleri ve Yakınsaklıklar)

1. Baskı, 
Eylül 2016
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
13x19
Sayfa:
206
Barkod:
9789750239113
Kapak Türü:
Karton Kapaklı
Baskısı tükenmiştir.
Kitabın Açıklaması
İstatistik biliminin temellerini oluşturan konuların uygulamalı olarak ele alındığı bu kitapta teoremler çok sayıda çözülmüş örnekler ile daha anlaşılır hale getirilmiştir. Özellikle İstatistik ve Ekonometri bölümlerinde öğrenim gören lisans, yüksek lisans ve doktora derecesindeki öğrenciler için matematiksel istatistik ve kuramsal istatistik dersleri için temel kaynak kitap olarak kullanılabilecek olan bu kitap aynı zamanda bu alanda Türkçe kaynak sıkıntısını ortadan kaldıracak olması bakımından önem teşkil etmektedir.
Kitapta; özel olarak, dağılımlar, eşitsizlikler, limit teoremleri, bazı özel dağılımlarda yakınsamalar, merkezi limit teoremi ve büyük sayılar yasası gibi birçok konu detaylı bir biçimde ele alınmış olup, konuların daha iyi anlaşılması için 68 çözümlü örnek probleme de yer verilmiştir.
Kitabın Konu Başlıkları
.
Kesikli ve Sürekli Dağılımlar
.
Kolmogorov Eşitsizliği
.
Markov Eşitsizliği
.
Chebyshev Eşitsizliği
.
Cauchy–Schwarz Eşitsizliği
.
İstatistikte Yakınsaklık
.
Dağılımlar Arası Yakınsamalar
.
Merkezi Limit Teoremi
.
De–Moivre Laplace Dönüşümü
.
Büyük Sayılar Yasası
.
Güçlü ve Güçsüz Büyük Sayılar Yasası
.
Kolmogorov ve Markov Ölçütleri
Kitapla İlgili Kategoriler
Kitabın İçindekileri
Önsöz 
7
Bölüm 1: DAĞILIMLAR 
13
1.1. KESİKLİ DAĞILIMLAR 
13
1.1.1. Bernoulli Dağılımı 
13
1.1.2. Binom Dağılımı 
15
1.1.3. Poisson Dağılımı 
22
1.1.4. Bernoulli Dağılımının Binom Dağılımına Yakınsaması 
27
1.1.5. Binom Dağılımının Poisson Dağılımına Yakınsaması 
28
1.1.6. Geometrik Dağılım 
29
1.1.7. Negatif Binom Dağılımı (Eksi İki Terimli Dağılım) 
33
1.1.8. Hipergeometrik Dağılım 
37
1.1.9. Hipergeometrik Dağılımın Binom Dağılımına Yakınsaması 
37
1.1.10. Hipergeometrik Dağılımın Poisson Dağılımına Yakınsaması 
38
1.1.11. Kesikli Uniform Dağılım 
40
1.2. SÜREKLİ DAĞILIMLAR 
41
1.2.1. Normal Dağılım 
41
1.2.2. Standart Normal Dağılım 
47
1.2.3. Uniform (Tek Biçimli) Dağılım 
53
1.2.4. Üstel Dağılım 
56
1.2.5. İki Parametreli Gamma Dağılımı 
58
1.2.6. Negatif Üstel Dağılım 
64
1.2.7. Ki–Kare Dağılımı 
66
1.2.8. Beta Dağılımı 
70
1.2.9. Cauchy Dağılımı 
74
1.2.10. Standart Cauchy Dağılımı 
75
1.2.11. Log–Normal Dağılım 
83
1.2.12. Pareto Dağılımı 
87
Bölüm 2: EŞİTSİZLİKLER 
89
2.1. KOLMOGOROV EŞİTSİZLİĞİ 
89
2.2. MARKOV EŞİTSİZLİĞİ 
89
2.3. CHEBYSHEV EŞİTSİZLİĞİ 
91
2.3.1. Chebyshev Eşitsizliğine İlişkin Uygulamalar 
93
2.4. CAUCHY–SCHWARZ EŞİTSİZLİĞİ 
106
2.5. CAUCHY–SCHWARZ EŞİTSİZLİĞİNİN İSTATİSTİKTE KULLANIMI 
108
Bölüm 3: İSTATİSTİKTE YAKINSAKLIK 
117
3.1. YAKINSAKLIK TANIMLARI 
117
3.1.1. Kesinlikle Yakınsaklık 
117
3.1.2. Olasılıkta Yakınsaklık 
118
3.1.3. Ortalama Karede Yakınsaklık 
118
3.1.4. Dağılımda Yakınsaklık 
119
3.2. YAKINSAKLIK İLE İLGİLİ ÖRNEKLER 
123
Bölüm 4: MERKEZİ LİMİT TEOREMİ 
157
4.1. TANIM 
157
4.2. KRİTERLER 
161
4.2.1. Lindeberg–Feller ve Lyapunov Ölçütleri 
161
4.3. MERKEZİ LİMİT TEOREMİ İLE İLGİLİ ÖRNEKLER 
166
4.4. DE–MOIVRE–LAPLACE DÖNÜŞÜMÜ 
180
4.4.1. De Moivre–Laplace Dönüşümü İle İlgili Örnekler 
184
4.6. POİSSON DAĞILIMININ NORMAL DAĞILIMA YAKINSAMASI 
189
Bölüm 5: BÜYÜK SAYILAR YASASI 
193
5.1. GÜÇLÜ VE GÜÇSÜZ BÜYÜK SAYILAR YASASI 
193
5.2. GÜÇLÜ VE GÜÇSÜZ BÜYÜK SAYILAR YASASI 
193
5.3. BÜYÜK SAYILAR YASASI İLE İLGİLİ ÖRNEKLER 
197
Kaynaklar 
203
Kavramlar Dizini 
205