MATH 2005 - Olasılık ve İstatistik

Ders Öğretim Planı

Ders Kodu:

MATH 2005

Ders Adı:

Olasılık ve İstatistik

Dersin Sunulduğu Dil:

İngilizce

Dersin Türü:

Ders

Dersin Derecesi:

Lisans

AKTS:

5.00

Dersin Sorumlusu:

Prof. Dr. Semail ÜLGEN

Dersin Amacı

Dersin temel amacı, öğrencilere olasılık teorisindeki olasılık ve temel kavramlar, rasgele değişkenler, önemli olasılık dağılımları ve özellikleri, matematiksel beklenti ve varyans kavramlarını tanıtmaktır. Ayrıca, teorik arka plan ve uygulamalar da dahil olmak üzere istatistiğin temel kavram ve yöntemlerini öğreneceklerdir. Öğrencilerin ayrıca, istatistiksel yöntemlerin teknolojik ve bilimsel kararlar vermede oynadığı önemli rolün ilk takdirini kazanmaları beklenmektedir. Öğrencilerden daha sonraki ders çalışmalarında yararlı olacak istatistiksel ilke, yöntem ve araçları öğrenmeleri ve çalışma hayatında karşılaşılabilecek bazı veri analizi durumlarıyla ilgili olmaları beklenir.

Dersin İçeriği

Olasılık teorisindeki olasılık ve temel kavramlar, rasgele değişkenler, önemli olasılık dağılımları ve özellikleri, matematiksel beklenti ve varyans, teorik arka plan ve uygulamaları, istatistiğin temel kavram ve yöntemler, veri analizi teknikleri.

Dersin Ön Koşulu / Yan Koşulu

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Bertsekas, D. P., & Tsitsiklis, J. N. (2008). Introduction to Probability (2nd ed.). Athena Scientific.Devore, J.L. (2008): Probability and Statistics for Engineering and the Sciences, Seventh Edition; Thomson, Brooks/Cole, Duxbury.

Öğrenim Çıktısı

Kod	Açıklama
ÖÇ1	Kombinatorik, bağımsızlık, koşullu olasılık ve Bayes kuralı dahil olmak üzere olasılıktaki temel kavramları öğrenir.
ÖÇ2	Mühendislikte ortaya çıkan, ayrık ve sürekli olasılık dağılımlarını içeren temel problemleri çözer hale gelir.
ÖÇ3	Minitab gibi hesaplama yazılımlarını kullanarak veri kümelerini analiz etmek için araçlar, varyanslar ve çeşitli grafik türleri gibi istatistiksel kavramları kullanır.
ÖÇ4	Örneklemeyi, örnekleme dağılımlarını ve merkezi limit teoremini anlar,uygular.
ÖÇ5	Güven aralıklarını anlayın ve başka bir derste ayrıntılı olarak yapılacak istatistiksel çıkarımı gerçekleştirir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta	İçerik
1	Bölüm 1: Mühendislikte Olasılık ve İstatistiğe Giriş-Ders ve Küme Teorisi Hakkında Genel Bilgiler
2	Bölüm 1: Mühendislikte Olasılık ve İstatistiğe Giriş-Ders ve Küme Teorisi Hakkında Genel Bilgiler
3	Bölüm 2: Olasılık - Ders ve küme teorisi hakkında genel bilgiler - Rasgele değişkenler kavramı, olasılık fonksiyonları
4	Bölüm 2: Olasılık - Ders ve küme teorisi hakkında genel bilgiler - Rasgele değişkenler kavramı, olasılık fonksiyonları
5	Bölüm 3: Ayrık rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları
6	Bölüm 3: Ayrık rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları
7	Bölüm 4: Sürekli rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları
8	Bölüm 4: Sürekli rasgele değişkenler ve olasılık dağılımları
9	Bölüm 5: Ortak olasılık dağılımları
10	Bölüm 5: Ortak olasılık dağılımları
11	Bölüm 5: Ortak olasılık dağılımları
12	Bölüm 6: Betimleyici İstatistik-İstatistiğin temel kavramları ve tanımı Veri analizi
13	Bölüm 6: Betimleyici İstatistik-İstatistiğin temel kavramları ve tanımı Veri analizi
14	Genel bakış

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlik	Sayı	Süre (Saat)	Toplam
Derse Katılım	14	3.00	42.00
Ders Öncesi Bireysel Çalışma	14	3.00	42.00
Ara Sınavı/Hazırlık	1	6.00	6.00
Final Sınavı/Hazırlık	1	14.00	14.00
Ev Ödevi	1	6.00	6.00
Toplam İş Yükü (Saat)			110
AKTS Kredisi (İş Yükü / 25)			4

PÇ - ÖÇ Matrisi

PÇ \ ÖÇ	ÖÇ1	ÖÇ2	ÖÇ3	ÖÇ4	ÖÇ5
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11

1

Düşük Katkı

2

Orta Katkı

3

Yüksek Katkı

Dersin Eğitim - Öğretim Metodları

#	Yöntem Adı	Faal	Araçlar
1	Ders (anlatım), etkileşimli tartışma	Dinleme, not alma, tekrar etme, derste getirilen eğitim materyalleri üzerinden gösterilenleri uygulama	Standart derslik teknolojileri, çoklu ortam araçları (projektör, bilgisayar, dijital sunumlar)
2	Tartışmalı Ders	Dinleme ve anlamlandırma, eleştirel düşünme	Standart derslik teknolojileri, çoklu ortam araçları, projektör, bilgisayar
3	Ödev	Bilgisayar kullanarak ödev sorularının çözülmesi ve analiz edilmesi	Bilgisayar

Akademik Dürüstlük ve Yapay Zeka

Bu derste tüm öğrencilerden akademik dürüstlük ilkelerine uygun hareket etmeleri beklenmektedir. Kopya çekme, intihal, başkasının çalışmasını kendi çalışması gibi sunma ve yetkisiz iş birliği kesinlikle yasaktır. Tüm ödev, proje ve sınav çalışmaları öğrencinin kendi özgün emeğini yansıtmalıdır. Üretken yapay zekâ araçları yalnızca destekleyici öğrenme aracı olarak kullanılabilir. Öğrenciler, bu araçları kavramsal açıklamaları anlamak, alternatif çözüm yollarını incelemek veya kendi çözümlerini kontrol etmek amacıyla kullanabilirler. Ancak yapay zekâ tarafından üretilen içeriklerin doğrudan kopyalanarak ödev veya sınavlarda sunulması akademik ihlal olarak değerlendirilir. Öğrenciler, yapay zekâ araçlarından yararlandıkları durumlarda bunu açıkça belirtmekle yükümlüdür. Nihai çözüm, analiz ve yorumların öğrenciye ait olması zorunludur. Aksi durumlar üniversitenin akademik etik yönergeleri kapsamında değerlendirilir.

Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları