GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İST201 | PROBABILITY | Ders | 2 | 3 | 7,00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
İngilizce
Dersin Amacı
Bu dersin amacı öğrencilerin, istatistik konularına temel teşkil edecek şekilde olasılık teorisinin aksiyomatik yapısını kavrayabilmelerini ve problemlerin çözümlenmesinde bu yapının uygulanabilmesi becerisini edinebilmelerini sağlamaktır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Prof. Dr. Onur KÖKSOY
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Olasılık teorisine ilişkin kavramları küme kavramlarına bağlı olarak ifade edebilme |
| 2 | Küme kavramına dayalı olasılık teoremlerini ispatlayabilme |
| 3 | Edinilen bilgileri problemlerin çözümünde kullanabilme |
| 4 | Kesikli ve sürekli rasgele değişkenler ve buna bağlı olarak olasılık dağılışlarını özellikleriyle inceleyebilme |
| 5 | Dağılım fonksiyonu ve birikimli dağılış fonksiyonunu ayırdedebilme |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Olasılık kavramı. Koşulu olasılık ve bağımsızlık. Rasgele değişkenler ve dağılım fonksiyonları. Kesikli ve sürekli rasgele değişkenler ve birikimli dağılımları. Beklenen değer ve dağılımların momentleri. Chebyshev Eşitsizliği ve moment çıkaran fonksiyonlar. Kesikli dağılımlar ailesi : binom, benoulli, hipergeometrik, poisson, geometrik, negatif binom dağılımları. Sürekli dağılımlar ailesi : uniform, normal, lognormal, üstel, gamma, beta, weibull dağılımları.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Olasılığa giriş | ||
| 2 | Sayma metodları | ||
| 3 | Koşullu olasılık ve olayların bağımsızlığı | ||
| 4 | Rasgele değişkenler ve dağılımları, Kesikli rasgele değişkenler ve dağılım fonksiyonları | ||
| 5 | Sürekli rasgele değişkenler ve dağılım fonksiyonları | ||
| 6 | Beklenen değer ve dağılımların momentleri | ||
| 7 | Chebyshev Eşitsizliği | ||
| 8 | Arasınav ve moment çıkaran fonksiyonlar | ||
| 9 | Kesikli dağılım ailesi | ||
| 10 | Bernolli, Binom, Hipergeometrik Dağılımları | ||
| 11 | Poisson, Geometrik, Negatif Binom Dağılımları | ||
| 12 | Sürekli dağılım ailesi | ||
| 13 | Uniform, Normal, LogNormal Dağılımlar | ||
| 14 | Üstel, Gamma, Beta, Weibull Dağılımları |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Hogg, R., V., Tannis, E., A., “Probability and Statistical Inference”, Mendenhall, W., “Introduction to Probability and Statistşcs”, University of Florida, Emerritus (1997), Jay L. Devore, “Probability and Statistics for Engineering and the Sciences” (1997)
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 4 | 56 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 50 | 50 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 50 | 50 |
| Okuma | 14 | 4 | 56 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 216 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | PÇ 16 | PÇ 17 | PÇ 18 | PÇ 19 | PÇ 20 | PÇ 21 | PÇ 22 | PÇ 23 | PÇ 24 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 5 | 4 | ||||||||||||||||||||
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 4 | ||||||||||||||||||||
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 5 | 4 | ||||||||||||||||||||
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | ||||||||||||||||||||
| ÖÇ 5 | 5 | 5 | 5 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek