| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Uygulamalı Olasılık ve İstatistiğe Giriş | MATH 223 | 2 | 1 | 3 + 2 | 4 | 6,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Öğrenciler, hem kesikli hem de sürekli çeşitli rastgele olaylar için olasılık modelleri kurabileceklerdir. |
| 2. Öğrenciler koşullu olasılık kavramlarını uygulayabileceklerdir. |
| 3. Öğrenciler belirli standart olasılık dağılımlarının kullanımının uygun olacağı yerleri tanırlar. |
| 4. Öğrenciler korelasyonu anlar ve uygun değişkenlerle modeller kurarlar. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
İstatistik Temelleri, Olasılık Aksiyomları, Olaylar, Koşullu Olasılık, Bağımsızlık, Bayes Kuralı, Rastgele Değişkenler, Birleşik Rastgele Değişkenler, Matematiksel Beklenen Değer, Ayrık Rastgele Değişkenler: Binom, Hipergeometrik, Negatif Binom, Geometrik ve Poison Dağılımları, Sürekli Rastgele Değişkenler: Normal, Gama ve Üstel Dağılımlar, Örnekleme Dağılımları, Merkezi Limit Teoremi, Regresyon, Korelasyon, Model Oluşturma |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
|
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | İstatistiğin temelleri |
| 2 | Olasılık Aksiyomları |
| 3 | Koşullu olasılık ve bağımsızlık |
| 4 | Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları, Matematiksel Beklenen Değer |
| 5 | Binom ve Multinom Olasılık Dağılımları |
| 6 | Hipergeometrik Dağılım, Negatif Binom Dağılımı |
| 7 | Geometrik Dağılım |
| 8 | Poisson Dağılımı |
| 9 | Normal Dağılım |
| 10 | Binom Dağılımına Normal Yaklaşım |
| 11 | Gamma ve Üstel Dağılım |
| 12 | Örnekleme Dağılımları: Ortalamaların Örnek Dağılımı ve Merkezi Limit Teoremi |
| 13 | Regresyon ve Korelasyon |
| 14 | Model Yapımı |
| |
| Kaynaklar: |
| Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9th Edition; R. Walpole, R. Myers, S. Myers, Keying Ye; Pearson, 2016; 978-0134468914 |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Devore, J. L. (2011). Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. Brooks/Cole.
|
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Bu ders haftada 3 saat teorik, 2 saat uygulamalı olarak laboratuvarda uygulamalı olarak gerçekleşecektir. Teorik derslerde devam zorunluluğu %50, uygulamalı derslerde ise %80'dir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %35 |
| Laboratuvar Sınavı | 1 | %15 |
| Final Sınavı | 1 | %50 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 2,00 | 28,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 14 | 1,00 | 14,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 6,00 | 6,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 8,00 | 8,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 10,00 | 10,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Matematikte yeterli bilgi birikimine ve bu alanlardaki teorik ve uygulamalı bilgiyi, soyut ve uygulamalı matematik problemlerini çözmede kullanabilme becerisine sahip olur. | 4 |
| 2 | Modern hesaplama araçlarını, bir soyut veya gerçek hayat problemini analiz etmede kullanabilme becerisine sahip olur. | 4 |
| 3 | Matematikte teorik ve tarihi arka planı hakkında yeterli bilgiye sahip olur. | 3 |
| 4 | Bireysel ve takım halinde verimli çalışabilme, iç disiplinli ve çok disiplinli alanlardaki karmaşık sistemleri analiz etmek için takım halinde verimli işbirliği oluşturma yeteneğine sahip olur. | 4 |
| 5 | Teknik konularda sözlü ve yazılı olarak İngilizce etkin iletişim kurma becerisine sahip olur. | 3 |
| 6 | Bilim, mühendislik ve finans problemlerini çözmek için yeni deneyler ve algoritmalar kullanma, geliştirme ve uygulama becerisine sahip olur. | 4 |
| 7 | Bir matematik problemini, analitik ve nümerik yöntemler kullanarak analiz etme yeteneğine ve daha derin fikirler elde etmek için teorik ve simülasyonel yöntemleri kullanabilme ve karşılaştırabilme becerisine sahip olur. | 4 |
| 8 | Soyut ve uygulamalı matematik alanındaki bir projedeki bulgu, sonuç ve değerleri rapor edebilme, teknik rapor yazabilme, etkili sunumlar hazırlama ve yapma yeteneğine sahip olur. | 3 |
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğini tanıma; bilgiye ulaşma, bilim ve teknolojideki gelişmeleri takip etme ve sürekli gelişmeyi devam ettirebilme yeteneğine sahip olur. | 3 |
| 10 | Mesleki ve etik sorumluluk ve bunların hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | 4 |