1. Baskı,
Eylül 2016
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
13x19
Sayfa Sayısı:
206
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
Yorumlar
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
Baskısı tükenmiştir.
Bu kitaplar da ilginizi çekebilir
Betimsel İstatistik
Nuran Bayram Arlı
İstatistik – 1
Necati Alp Erilli
Örnekleme Yöntemlerine Giriş
Yaprak Arzu Özdemir, Sinem Tuğba Şahin Tekin, A. Alpte
Yapay Zeka Temelli Optimizasyon
Hacı Hasan Örkcü, Volkan Soner Özsoy, Emre Koçak
Hakkımızda
|
Uluslararası Yayınevi Belgesi|
2023 Kaynakça Dokümanı|
Kişisel Verilerin Korunması |
Üyelik|
Siparişlerim|
İade Politikası|
İletişim