GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MAT_301 | OLASILIK VE İSTATİSTİK-I | Ders | 3 | 5 | 4,00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Verilerin toplanması, düzenlenmesi, değerlendirilerek tablo ve grafiklerle özetlenmesi, analiz edilerek anlamlı sonuçlar çıkarılması İstatistik'in konusudur. Çıkış noktası şans oyunlarıdır, dolayısıyla temelleri olasılık teorisine dayandırılmaktadır. Günümüzde, daha iyi yatırım kararlarında, sigortacılıkta risk analizinde, pazarlama araştırmalarında, üretimde kalite kontrolde, tıbbi ve sosyolojik araştırmalarda İstatistik kullanılmaktadır. Bu derste, olasılık teorisinin temelleri verilerek İstatistik yöntemlerin daha iyi anlaşılabilmesinin sağlanması amaçlanmaktadır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Doç. Dr. Hande GÜNAY AKDEMİR
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenci temel olasılık teorisini konu alan problemleri çözebilir. |
| 2 | Öğrenci tablolar ve grafikleri kullanarak verileri özetleyebilir. |
| 3 | Öğrenci belirsizlik, merkezi eğilim ve değişkenlik kavramlarını anlar. |
| 4 | Öğrenci olasılık ve dağılım fonksiyonları ile ilgili problemleri çözebilir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Giriş; İstatistik Tanımı, Betimsel ve Çıkarımsal İstatistik, Uygulama Alanları, İstatistiksel Deney, Örnek Uzay, Olay, Olayların Birleşimi ve Kesişimi, Ayrık Olaylar, Tümleyen Olay; Olasılık Teorisine Giriş: Olasılık, Olasılık Aksiyomları, Toplam Kuralı, Temel Sayma Prensibi (Çarpım Kuralı); Koşullu Olasılık, Bağımsızlık, Bağımlı ve Bağımsız Olaylarda Toplam ve Çarpım Kuralları; Bayes Formülü ve Uygulamaları; Permütasyon ve Kombinasyonlar, Tekrarlı Permütasyon, Stirling Formülü ve Doğum Günü Problemi; Veri Türleri: Kantitatif ve Kalitatif Veri, Kesikli ve Sürekli Veri, Nominal ve Ordinal Veri, Verilerin Grafik Gösterimleri, Kök-Yaprak Grafikleri, Histogramlar, Medyan ve Çeyreklikler, Kutu Grafikleri; Merkezi Eğilim ve Değişkenlik Ölçüleri: Örneklem Ortalaması, Tepe Değer, Varyans, Standart Sapma; Rastgele Değişkenler ve Dağılımlar: Rastgele Değişken Tanımı, Kesikli ve Sürekli Rastgele Değişkenler, Dağılım Fonksiyonu, Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu, Olasılık Kütle Fonksiyonu; Beklenen Değer ve Varyans; Bilinen Kesikli Dağılımlar: Bernoulli Rastgele Değişkeni, Binom Dağılımı ve Karakteristikleri; Geometrik Rastgele Değişken, Poisson Dağılımı ve Karakteristikleri; Bilinen Sürekli Dağılımlar: Tekdüze Dağılım, Üstel Dağılım ve Karakteristikleri, Üstel ve Poisson Dağılımları Arasındaki İlişki.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Giriş, ders içeriği, dersin tanıtımı; dersin amacı, içeriği, işlenişine ilişkin esaslar, ders değerlendirme kriterlerini içeren ders izlencesinin öğrencilere tanıtılması ve paylaşılması, öğrencilerin derse ilişkin beklentilerinin belirlenmesi. | ||
| 2 | İstatistik Tanımı, Betimsel ve Çıkarımsal İstatistik, Uygulama Alanları, İstatistiksel Deney, Örnek Uzay, Olay, Olayların Birleşimi ve Kesişimi, Ayrık Olaylar, Tümleyen Olay | ||
| 3 | Olasılık Teorisine Giriş: Olasılık, Olasılık Aksiyomları, Toplam Kuralı, Temel Sayma Prensibi (Çarpım Kuralı) | ||
| 4 | Koşullu Olasılık, Bağımsızlık, Bağımlı ve Bağımsız Olaylarda Toplam ve Çarpım Kuralları | ||
| 5 | Bayes Formülü ve Uygulamaları | ||
| 6 | Permütasyon ve Kombinasyonlar, Tekrarlı Permütasyon, Stirling Formülü ve Doğum Günü Problemi | ||
| 7 | Sınava yönelik uygulamalar | ||
| 8 | Sınav | ||
| 9 | Veri Türleri: Kantitatif ve Kalitatif Veri, Kesikli ve Sürekli Veri, Nominal ve Ordinal Veri, Verilerin Grafik Gösterimleri, Kök-Yaprak Grafikleri, Histogramlar, Medyan ve Çeyreklikler, Kutu Grafikleri | ||
| 10 | Merkezi Eğilim ve Değişkenlik Ölçüleri: Örneklem Ortalaması, Tepe Değer, Varyans, Standart Sapma | ||
| 11 | Rastgele Değişkenler ve Dağılımlar: Rastgele Değişken Tanımı, Kesikli ve Sürekli Rastgele Değişkenler, Dağılım Fonksiyonu, Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu, Olasılık Kütle Fonksiyonu | ||
| 12 | Beklenen Değer ve Varyans | ||
| 13 | Bilinen Kesikli Dağılımlar: Bernoulli Rastgele Değişkeni, Binom Dağılımı ve Karakteristikleri | ||
| 14 | Geometrik Rastgele Değişken, Poisson Dağılımı ve Karakteristikleri | ||
| 15 | Bilinen Sürekli Dağılımlar: Tekdüze Dağılım, Üstel Dağılım ve Karakteristikleri, Üstel ve Poisson Dağılımları Arasındaki İlişki | ||
| 16 | Yıl Sonu Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Ross, S. M. (2010). A first course in probability. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.)
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
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 | 3 | 42 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 5 | 35 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 7 | 5 | 35 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 116 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 4 | 5 | 5 | ||||
| ÖÇ 2 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | |||
| ÖÇ 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | ||||
| ÖÇ 4 | 5 | 4 | 4 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek