Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I (STAT 201) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I STAT 201 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Yok Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders Verilme Şekli Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri İngilizce Diğer Bölümlere Verilen Servis Dersleri Lisans Yüz Yüze Anlatım, Soru-Yanıt, Sorun/Problem Çözme Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i Dersin Asistanı Dersin Amacı Dersin Eğitim Çıktıları Dersin İçeriği Verinin sınıflandırılması, özetlenmesi ve anlamlı hale getirilmesine yönelik bazı yöntemlere ilave olarak, olasılık kavramı ve bazı temel olasılık dağılımları konusunda bilgiler vermek Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler 1) bir veri setinin nasıl düzenleneceğini bilir 2) merkezi eğilim ve dağılım göstergeleri ile veriyi özetler 3) klasik olasılık, permütasyon ve kombinasyon formülleri ve sayma teknikleri yardımı ile basit olasılık hesapları yapar 4) koşullu olasılık, Bayes yaklaşımı ve bağımsızlık kavramlarını olasılık problemlerinde kullanır 5) kesikli ve sürekli rastgele değişken arasındaki farkı anlayarak beklenen değer yaklaşımı ile ortalama ve standart sapma bulur 6) Binom ve Normal Olasılık Dağılımların uygulamalarını yapar. Temel Kavramlar, tablo ve grafikler, erkezi Eğilim ve dağılım Ölçüleri, Olasılık kavramı, Örnek Uzayı, Koşullu Olasılık ve Bayes Yaklaşımı, Bağımsızlık, Rastgele Değişken ve Olasılık Fonksiyonu, Beklenen Değer, Binom ve Normal dağılımlar Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları HaftaKonular 1 Temel tanımlar, Çokluk Bölünümleri Ön Hazırlık s. 3-5
2 Nispi, Birikimli, Birikimli Nispi Çokluk Bölünümleri, Grafikler, Dal yaprak Gösterimi 3 Merkezi Eğilim Ölçüleri; Sınıflandırılmamış/ Sınıflandırılmış Verilerde Ortalama, Ortanca, Tepe Değeri 4 Merkezi Dağılım Ölçüleri, Standart Sapma, Değişim Katsayısı, Chebyshev Teoremi 5 Olasılık Kavramı, Rastgele Olay, Rastgele Deney, Örneklem Uzayı 6 Klasik / Sonradan Olasılık Tanımları, Sayma Kuralı, Permütasyon Kombinasyon, Çarpma Kuralı 7 Ara sınav 8 Venn Diyagramları, Kontenjans Tablosu, Koşullu Olasılık 9 Bayes Yaklaşımı, İstatistiksel Bağımsızlık 10 Rastgele Değişken, Olasılık Fonksiyonu 11 Beklenen Değer ve Özellikleri, Ortalama ve Standart Sapma s. 24-28 s. 73-76 s. 93-100 s. 127-130 s. 135-137 s. 138-140 s. 142-145 s. 147-150 s. 155-157 12 Binom Olasılık Fonksiyonu s. 167-168 13 Normal Dağılım, Standart Normal Değişken, Z tablosu 14 Normal Dağılıma ilişkin Problemler, Z Tablosunun tersten kullanımı 15 Konuların Gözden Geçirilmesi 16 Genel Sınav s. 182-185 s. 199-205
Kaynaklar Ders Kitabı: Diğer Kaynaklar: 1. D.H. Sanders, R. K. Simidt, Statistics, A First Course, 1990 1. D.H. Sanders, R. K. Simidt, Statistics, A First Course, 1990 Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Sayı Katkı Payı Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler 2 10 Sunum - - Projeler - - Seminer - - Ara Sınavlar/Ara Juri 2 50 Genel Sınav/Final Juri 1 40 Toplam 5 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 60 40 Toplam 100 Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi 1 2 3 4 5
1 Matematik lisans programından edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak matematik temelli lisansüstü programlarda, kamu veya özel sektörde bilimsel çalışma ve araştırma yapmak için yeterli bilgiye sahip olur. 2 Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri uygun araç-gereçleri kullanarak ortaöğretime uyarlar ve aktarır. 3 Alanında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak, matematik veya uygulandığı alanlardaki güncel problemleri modelleme ve çözüm için gerekli olan matematiksel yöntemleri seçme, kullanma, geliştirme ve çözme becerisine sahip olur. 4 Analitik düşünme yeteneğine sahip olur ve sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır. 5 Bilgisayar bilimleriyle ilgili alanlarda çalışabilecek düzeyde temel yazılım bilgisine ve bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisine sahip olur. 6 Karar süreçlerinin ihtiyaç duyacağı verileri toplama, analiz etme, yorumlama ve istatistiksel yöntemleri kullanabilme becerisine sahip olur. 7 Matematiğin doğrudan veya dolaylı olarak kullanıldığı alanlarda çalışma yapabilecek düzeyde bilgiye sahip olur ve yaşam boyu öğrenmenin bilinci ile mesleki bilgi ve becerilerini yeniler. 8 Matematiğin kullanıldığı alanlarda bireysel olarak veya takımlarda ekip üyesi olarak sorumluluk alır ve etkin biçimde çalışma becerisine sahip olur. 9 Matematik veya uygulama alanlarındaki bilgileri izleyecek ve meslektaşları ile iletişim kuracak düzeyde İngilizce bilir. 10 Görüş ve düşüncesini nicel ve nitel verilerle destekleyerek açık ve anlaşılabilir biçimde yazılı ve sözlü ifade eder, paydaşlarıyla iletişim kurar.
11 Matematik veya uygulama alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçların duyurulması aşamalarında evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerini dikkate alan mesleki etik ve sorumluluk bilincine sahip olur. ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj Alan Çalışması Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi Sunum/Seminer Hazırlama Projeler 16 3 48 16 3 48 Ödevler 2 3 6 Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 2 15 30 1 20 20 Toplam İş Yükü 152