TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | BBZ205 |
| Ad | Olasılık ve İstatistik |
| Dönem | 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 3. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Belirsiz |
| Tür | Normal |
| Etiket | TB Temel Bilim Dersleri Z Zorunlu |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. GÜZİN YÜKSEL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Prof. Dr. GÜZİN YÜKSEL
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu ders olasılık teorisi, rastgele değişkenler ve bu değişkenlerin dağılımları hakkında bilgi vererek istatistiğe giriş için temel oluşturmayı amaçlamaktadır.
Dersin İçeriği
Rastgele deney, Örnek uzayı, olay,Olasılık fonksiyonu, Olasılık hesapları, Koşullu olasılık, rastgele değişken, rastgele değişkenlerin fonksiyonları, kesikli rasgele değişkenler ve dağılımları
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Olasılık ve İstatistik, Fikri Akdeniz, Nobel Yayınevi Olasılık ve İstatistik, Semra Oral Erbaş, Gazi Kitabevi.
Notlar
Olasılığa Giriş, George Roussas, Çeviri Editörü: Prof. Dr. Şanslı Şenol, Doç. Dr. Güzin Yüksel.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Örnek uzaylar, örnek noktalar, örnek noktaları sayma kurallarını kavrar |
| ÖÇ02 | Analizlerde frekans tablosu kullanır |
| ÖÇ03 | Merkezi eğilim ve dağılım ölçülerini kullanır |
| ÖÇ04 | Koşullu olasılık kurallarını uygular |
| ÖÇ05 | Rastgele değişken kavramını ve bir rastgele değişkenin dağılımını kavrar |
| ÖÇ06 | Bir rasgele değişkenin beklenen değerini, varyansını ve özelliklerini tanır. |
| ÖÇ07 | Regresyon ve korelasyon kavramlarını kullanır |
| ÖÇ08 | Kesikli ve sürekli dağılımları tanır |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgisayar Bilimleri temel kavramları, algoritmalar ve veri yapıları hakkında geniş bir bilgi yelpazesi kazandırır. | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yazılım geliştirme, programlama dilleri ve veritabanı yönetimi gibi temel bilgisayar konularını öğrenir. | |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi ileri düzey bilgisayar alanlarını anlar. | 4 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgisayar ağları, siber güvenlik ve veritabanı tasarımı gibi konularda bilgi edinir. | |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Algoritmaları tasarlama, uygulama ve analiz etme becerilerini geliştirir. | |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Farklı programlama dillerini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği kazanır | |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Veri analizi, veritabanı yönetimi ve büyük veri işleme becerilerini öğrenir. | 5 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Yazılım geliştirme projelerinde çalışarak pratik deneyim kazanır. | |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Ekip içinde işbirliği yapma ve iletişim becerilerini güçlendirir. | 3 |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Teknolojik yeniliklere açık bir zihniyet kazandırır. | |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Sürekli öğrenme ve kendini geliştirme yetkinliğini teşvik eder. | |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Karmaşık sorunları çözme yeteneği geliştirir. | 4 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Örnek Uzaylar, örnek noktalar, örnek noktaları sayma kuralları | Kaynak okuma | |
| 2 | Bağımsız Olaylar, Tam bağımsızlık, Koşullu olasılık ve Bayes Teoremi | Kaynak okuma | |
| 3 | Verilerin Düzenlemesi (frekans tablosu) ve Grafikler | Kaynak okuma | |
| 4 | Aritmetik Ortalama, Medyan, Mod, Standart Sapma ve Diğer Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri | Kaynak okuma | |
| 5 | Kesikli ve sürekli rastgele değişkenler, Beklenen Değer, Varyans, Momentler, Moment Çıkaran Fonksiyonlar | Kaynak okuma | |
| 6 | Kesikli olasılık dağılımları | Kaynak okuma | |
| 7 | Sürekli olasılık dağılımları | Kaynak okuma | |
| 8 | Ara Sınavlar | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | |
| 9 | İki değişkenli Olasılık Dağılımları, Marjinal Olasılık Dağılımları, Koşullu Olasılık Dağılımları | Kaynak okuma | |
| 10 | Nokta tahmin, aralık tahmin, güven aralığı | Kaynak okuma | |
| 11 | Hipotez Testleri (Hata tipleri, kritik değer, karar verme, ortalamaların testi, oranların testi, iki ortalama arasındaki farkın testi, varyans testi) | Kaynak okuma | |
| 12 | Uyum İyiliği testleri, bağımsızlık testi, homojenlik testi. | Kaynak okuma | |
| 13 | Basit Regresyon ve Korelasyon | Kaynak okuma | |
| 14 | En küçük kareler, parametre tahmini, belirlilik katsayısı | Kaynak okuma | |
| 15 | Genel Tekrar ve Soru Çözümü | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yazılı Sınav | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 6 | 84 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 8 | 8 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 16 | 16 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 150 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,00 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||