| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| R dili ile Olasılık ve İstatistik | MATH 223 | | | 3 + 2 | 4 | 6,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. İstatistiksel hesaplamalar ve modeller için R dilini kullanır |
| 2. hem ayrık hem de sürekli bir dizi rastgele olay için olasılık modelleri kurar |
| 3. koşullu olasılık kavramlarını uygular |
| 4. Belirli standart olasılık dağılımlarının kullanımının nerede uygun olacağını bilir |
| 5. Korelasyonu anlayın ve uygun değişkenlerle modeller oluşturur |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Introduction to R, Axioms of Probability, Events, Conditional Probability, Independence, Bayes’ Rule, Random Variables, Joint Random Variables, Mathematical Expectation, Discrete Random Variables: Binomial, Hypergeometric, Negative Binomial, Geometric and Poison Distribution, Continuous Random Variables: Normal, Gamma and Exponential Distribution, Sampling Distributions, Central Limit Theorem, Regression, Correlation, Model Building. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | R-Dilinin Temelleri, Vektörler, Diziler, Çizim |
| 2 | R ile Programlama, Döngüler, Fonksiyonlar |
| 3 | Olasılık Aksiyomları |
| 4 | Koşullu Olasılık ve Bağımsızlık |
| 5 | Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları, Matematiksel Beklenti |
| 6 | Binom ve Çok Terimli Dağılımlar |
| 7 | Hipergeometrik Dağılım, Negatif Binom Dağılımı |
| 8 | Geometrik Dağılım, Poisson Dağılımı |
| 9 | Normal dağılım |
| 10 | Binomun Normal Yaklaşımı |
| 11 | Gama ve Üstel Dağılımlar |
| 12 | Örnekleme Dağılımları: Ortalamaların Örnek Dağılımı ve Merkezi Limit Teoremi |
| 13 | Regresyon ve Korelasyon |
| 14 | Model Oluşturma |
| |
| Kaynaklar: |
| Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9th Edition, R. Walpole, R. Myers, S. Myers, Keying Ye, Pearson, 2016, ISBN: 978-0134468914
The Book of R: A First Course in Programming and Statistics, Tilman M. Davies, No Starch Press, 2016, ISBN: 978-1593276515 |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Introduction to Probability and Statistics Using R, 3rd edition, G. Jay Kerns, GNU Public License, 2018, ISBN: 978-172634390 |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Haftada 3 saat ders ve 2 saat laboratuvar çalışması. Tüm dersler eğitmen tarafından verilecektir. Üç sınav yapılacaktır: Ders notunun sırasıyla %40 ve %40'ını oluşturan iki ara sınav ve bir final ve ders notunun %20'sini oluşturan 10 kısa sınav. Matematiği etkili bir şekilde kullanmak için sadece bilgiye değil becerilere de ihtiyaç vardır. Matematik becerilerinizi geliştirmenin tek yolu birçok problem çözmektir. Bu nedenle dersin bu yönü vurgulanmaktadır. Öğrencilerin bilimsel bir hesap makinesine ihtiyacı olacak.
|
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 10 | %20 |
| Ara Sınav | 2 | %40 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |