DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Olasılığa Giriş ISB   103 1 4 4 6

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. Selahattin KAÇIRANLAR
Dersi Verenler
Prof.Dr.SELAHATTİN KAÇIRANLAR1. Öğretim Grup:A
Prof.Dr.SELAHATTİN KAÇIRANLAR2. Öğretim Grup:A
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Olasılık kuramı, rasgele değişkenler ve dağılımları ile ilgili temel kavramların verilip, istatistiğe giriş için temel oluşturmak
Dersin İçeriği
Rastgele deney, Örnek uzay, olay, Olasılık fonksiyonu, Olasılık hesapları, Koşullu olasılık, rastgele değişken, rastgele değişkenlerin fonksiyonları

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Örnek Uzaylar, Örnek Noktalar, Örnek Noktaları Sayma Kurallarını açıklar.
2) Permütasyon, Kombinasyon, Sıralı ve Sırasız Parçalanma problemlerini çözer
3) Bir Olayın Olasılığı, Olasılık Aksiyomları ve Bazı Olasılık Kurallarını kullanır
4) Koşullu Olasılık, Bağımsız Olaylar, Bayes Teoremini uygular
5) Rastgele Değişken Kavramını, Bir Rastgele Değişkenin Dağılımını kavrar
6) Bir rasgele Değişkenin Beklenen Değerini, Varyansını ve Özelliklerini açıklar
7) Momentler, Bir Dağılımda Çarpıklık ve Sivrilik, Chebyshew Eşitsizliği kavramlarını kullanır
8) Bernoulli , Binom, Çok Terimli, Geometrik, Negatif Binom gibi bazı kesikli dağılımları kavrar
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar
2
Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir
3
İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar
4
Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir
5
İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır
6
Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır
7
Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama
8
İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular
9
İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar
10
İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir
11
Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur
12
İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar
13
İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder
14
İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur
15
İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar
16
Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur
17
Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir
18
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Kümeler kavramı, Örnek uzay, örnek nokta, olay, Örnek noktaları sayma kuralları Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
2 Permütasyon, Dairesel permütasyon, Kombinasyon, Pascal kuralı, Tekrarlı kombinasyonlar Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
3 Tümü birbirinden farklı olmayan nesnelerin permütasyonu, Sıralı ve sırasız parçalanmalar, Binom teoremi Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
4 Olasılığa Giriş: Bir olayın olasılığı ve olasılık aksiyomları, Bazı olasılık kuralları Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
5 Olasılığa Giriş: Bir olayın olasılığı ve olasılık aksiyomları, Bazı olasılık kuralları Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
6 Bağımsız olaylar, Bayes teoremi ve uygulamalar Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
7 Rasgele değişken, Kesikli r.d.nin olasılık dağılımı, Olasılık fonksiyonu ve çizimi, Dağılım fonksiyonu ve çizimi Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
8 Ara Sınav anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı Sınav
9 Sürekli rasgele değişkenin dağılımı, Olasılık yoğunluk fonksiyonu ve çizimi, Dağılım fonksiyonu ve çizimi Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
10 İki boyutlu rasgele değişkenler, Ortak olasılık fonksiyonu, Ortak olasılık yoğunluk fonksiyonu Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
11 Bir rasgele değişkenin beklenen değeri, varyansı ve bunların özellikleri, Chebyshev teoremi Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
12 Bernoulli dağılımı, Binom dağılımı, Çok terimli dağılım Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
13 Geometrik dağılım, Negatif binom dağılımı, Hipergeometrik dağılım Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
14 Poisson dağılımı, Düzgün dağılım, Kesikli Dağılımların karşılaştırılması Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
15 Sürekli dağılımlara giriş ve problem çözme Kaynak okuma Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
Alıştırma ve Uygulama
Problem Çözme
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar