TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | BBZ205 |
| Ad | İstatistik I |
| 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 |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. GÜZİN YÜKSEL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
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, Adana
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 | Permütasyon, kombinasyon problemlerini çözer |
| ÖÇ03 | Bir olayın olasılığı, olasılık aksiyomları ve bazı olasılık kurallarını kullanır |
| ÖÇ04 | Koşullu olasılık, bağımsız olaylar, Bayes teoremini uygular |
| ÖÇ05 | Rastgele değişken kavramını ve bir rastgele değişkenin dağılımını kavrar |
| ÖÇ06 | Bir rasgele değişkenin beklenen değerini, varyansını ve özelliklerini kavrar |
| ÖÇ07 | Momentler, bir dağılımda çarpıklık ve sivrilik, Chebyshew eşitsizliği kavramlarını kullanır |
| ÖÇ08 | Bernoulli, Binom, Çok Terimli, Geometrik, Negatif Binom gibi bazı kesikli 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 | Öğretim Yöntemleri: Beyin Fırtınası, Anlatım |
| 2 | Permütasyonlar ve kombinasyonlar | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 3 | Sıralı ve sırasız parçalanma, Binom açılımı | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Soru-Cevap |
| 4 | Bir olayın olasılığı, olasılık aksiyomları ve bazı olasılık kuralları | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 5 | Geometrik olasılık, koşullu olasılık | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 6 | Bağımsız olaylar ve Bayes teoremi | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Soru-Cevap |
| 7 | Rastgele değişken kavramı, kesikli rastgele değişkenin dağılımı | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım, Tartışma |
| 8 | Ara Sınavlar | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Sürekli Rastgele Değişkenin Dağılımı | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım |
| 10 | Bir rastgele değişkenin beklenen değeri, varyansı ve özellikleri | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 11 | Momentler, bir dağılımda çarpıklık ve sivrilik | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım |
| 12 | Chebyshew eşitsizliği, problem çözümü | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 13 | Bernoulli dağılımı, binom dağılımı, çok terimli dağılım, geometrik dağılım | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 14 | Negatif binom, Hipergeometrik, Poisson ve Düzgün Dağılım | Kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 15 | Problem çözümü | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama, Soru-Cevap |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yazılı Sınav | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yazılı Sınav | Ölçme Yöntemleri: 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 | ||