DERS ADI

: OLASILIK VE İSTATİSTİK

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
CME 2205 OLASILIK VE İSTATİSTİK ZORUNLU 2 2 0 4

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. İDİL YAVUZ

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerin olasılık ve istatistiğin temel kavramlarını
öğrenmelerini, veri setlerini grafiksel ve sayısal yöntemler ile tanımlayabilmelerini,
kesikli ve sürekli rassal değişkenler için olasılık dağılımlarını oluşturabilmelerini,
örnekleme dağılımı, merkezi limit teoremi kavramlarını öğrenerek kitle parametreleri
için güven aralıkları oluşturmalarını ve hipotez testi yapabilmelerini sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   İstatistik bilimi ile ilgili temel kavramları tanımlayabilme
2   Veri setini özetlemek için kullanılan tanımlayıcı istatistikleri hesaplayabilme
3   Kesikli ve sürekli rassal değişkenlere ait olasılık fonksiyonlarını kullanarak olasılık hesaplayabilme
4   Örnekleme dağılımını kullanabilme
5   Merkezi Limit Teoremini uygulayabilme
6   Çeşitli parametreler için aralık kestirimi oluşturabilme
7   Çeşitli parametreler için hipotez testi yapabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 İstatistik Bilimi, İstatistik Uygulama Türleri, İstatistiğin Temel Elemanları, Veri Türleri, Veri toplama Yöntemleri
2 Merkezi Eğilim Ölçüleri
3 Değişim Ölçüleri, Göreli Durum Ölçüleri
4 Örneklem Uzayları ve Olaylar, Birleşim ve Kesişim Kavramları, Karşıt olaylar Toplama Kuralı ve Karşılıklı Ayrık Olaylar
5 Kesikli rassal değişkenler, Olasılık Dağılımları
6 Sürekli Rassal Değişkenler, Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu
7 Kesikli Tekdüze Dağılımı, Bernolli Dağılımı,Binom Dağılımı, Hipergeometrik Dağılım, Poisson Dağılımı
8 Normal Dağılım ,Binom Dağılımın Normal dağılıma yaklaşımı, Üssel Dağılım
9 Örnek Problem Çözme, Vize Sınavı
10 Örnekleme dağılımı nedir ,Merkezi Limit Teoerimi
11 Bir Kitle Ortalaması için Büyük ve küçük Örneklem Aralık Kestirimi ve Hipotez testi
12 İki Kitle Ortalaması için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi Bir Kitle Oranı için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi Hipotez Testleri Bir Kitle Varyansı için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi
13 İki Kitle Oranı için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi İki Kitle Varyansı için Büyük Örneklem Aralık Kestirimi Hipotez Testleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Probability and Statistics in Engineering and Management Science. Third Edition.(1990)
Williem W. Hines, Douglas C. Monthgomery. Wiley&Sons

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev, problem çözme

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Vize
2 OD Ödev
3 FN Final
4 BNS BNS VZ * 0.40 + OD * 0.10 + FN * 0.50
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.40 + OD * 0.10 + BUT * 0.50


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 13 2 26
Uygulama 14 2 28
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 1 13
Vize Sınavına Hazırlık 1 12 12
Final Sınavına Hazırlık 1 12 12
Ödev Hazırlama 2 4 8
Vize Sınavı 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 103

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.15343
ÖK.25343
ÖK.35343
ÖK.43343
ÖK.55343
ÖK.63343
ÖK.73343