AKTS - Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I (MATH293) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I MATH293 Diğer Bölümlere Verilen Ders 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
Yok
Dersin Dili Türkçe
Dersin Türü Diğer Bölümlere Verilen Servis Dersleri
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Verinin sınıflandırılması, özetlenmesi ve anlamlı hale getirilmesine yönelik bazı yöntemlere ilave olarak, olasılık kavramı ve bazı temel olasılık dağılımları konusunda bilgiler vermek
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1- Bir veri setinin nasıl düzenleneceğini bilir 2- Merkezi eğilim ve dağılım göstergeleri ile veriyi özetler 3- Klasik olasılık, permütasyon ve kombinasyon formülleri ve sayma teknikleri yardımı ile basit olasılık hesapları yapar 4- Koşullu olasılık, Bayes yaklaşımı ve bağımsızlık kavramlarını olasılık problemlerinde kullanır 5- Kesikli ve sürekli rastgele değişken arasındaki farkı anlayarak beklenen değer yaklaşımı ile ortalama ve standart sapma bulur 6- Binom ve Normal Olasılık Dağılımların uygulamalarını yapar. .
Dersin İçeriği Temel Kavramlar, tablo ve grafikler, Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri, Olasılık kavramı, Örnek Uzayı, Koşullu Olasılık ve Bayes Yaklaşımı, Bağımsızlık, Rastgele Değişken ve Olasılık Fonksiyonu, Beklenen Değer, Binom ve Normal dağılımlar

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Temel tanımlar, Çokluk Bölünümleri s. 3-5
2 Nispi, Birikimli, Birikimli Nispi Çokluk Bölünümleri, Grafikler, Dal Yaprak Gösterimi s. 24-28
3 Merkezi Eğilim Ölçüleri; Sınıflanırılmamış / Sınıflandırılmış Veride Ortalama, Ortanca, Tepe Değeri S. 73-76
4 Merkezi Dağılım Ölçüleri, Standart Sapma, Değişim Katsayısı, Chebyshev Teoremi S. 93-100
5 Olasılık Kavramı, Rastgele Olay, Rastgele Deney, Örneklem Uzayı s. 127-130
6 Klasik / Sonradan Olasılık Tanımları, Sayma Tekniği, Permütasyon Kombinasyon, Çarpma Kuralı s. 135-137
7 Ara Sınav
8 Venn Diyagramları, Kontenjans Tablosu, Koşullu Olasılık s. 138-140
9 Bayes Yaklaşımı, İstatistiksel Bağımsızlık s. 142-145
10 Rastgele Değişken, Olasılık Fonksiyonu, Olasılık Dağılım Tablosu s. 147-150
11 Beklenen Değer ve Özellikleri, Ortalama ve Standart Sapma s. 155-157
12 Binom Dağılımı s. 167-168
13 Normal Dağılım Özellikleri, Standart Normal Değişken, Z tablosu s. 182-185
14 Normal Dağılıma ilişkin Problemler, Z Tablosunun Tersten Kullanımı s. 199-205
15 Konu Tekrarı
16 Genel Sınav

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. D.H. Sanders, R. K. Simidt, Statistics, A First Course, 1990
Diğer Kaynaklar 2. Yrd. Doç. Dr. Burhan ÇİL, ‘ İstatistik’, Tutibay Yay., 1994
3. Elementary Statistics, A step by step Approach, Bluman, 2001

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 2 10
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 2 50
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 5 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 40
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik lisans programından edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak matematik temelli lisansüstü programlarda, kamu veya özel sektörde bilimsel çalışma ve araştırma yapmak için yeterli bilgiye sahip olur.
2 Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri uygun araç-gereçleri kullanarak ortaöğretime uyarlar ve aktarır.
3 Alanında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak, matematik veya uygulandığı alanlardaki güncel problemleri modelleme ve çözüm için gerekli olan matematiksel yöntemleri seçme, kullanma, geliştirme ve çözme becerisine sahip olur.
4 Analitik düşünme yeteneğine sahip olur ve sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
5 Bilgisayar bilimleriyle ilgili alanlarda çalışabilecek düzeyde temel yazılım bilgisine ve bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisine sahip olur.
6 Karar süreçlerinin ihtiyaç duyacağı verileri toplama, analiz etme, yorumlama ve istatistiksel yöntemleri kullanabilme becerisine sahip olur.
7 Matematiğin doğrudan veya dolaylı olarak kullanıldığı alanlarda çalışma yapabilecek düzeyde bilgiye sahip olur ve yaşam boyu öğrenmenin bilinci ile mesleki bilgi ve becerilerini yeniler.
8 Matematiğin kullanıldığı alanlarda bireysel olarak veya takımlarda ekip üyesi olarak sorumluluk alır ve etkin biçimde çalışma becerisine sahip olur.
9 Matematik veya uygulama alanlarındaki bilgileri izleyecek ve meslektaşları ile iletişim kuracak düzeyde İngilizce bilir.
10 Görüş ve düşüncesini nicel ve nitel verilerle destekleyerek açık ve anlaşılabilir biçimde yazılı ve sözlü ifade eder, paydaşlarıyla iletişim kurar.
11 Matematik veya uygulama alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçların duyurulması aşamalarında evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerini dikkate alan mesleki etik ve sorumluluk bilincine sahip olur.

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 3 42
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 2 10 20
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Toplam İş Yükü 77