Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
İST 3113	Günlük Hayatta Olasılık ve İstatistik	SEÇMELİ	3	0	0	5

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. BURCU HÜDAVERDİ AKTAŞ

Dersi Alan Birimler

İstatistik
İstatistik (İ.Ö)

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı; olasılık teorisinin temel kavramlarını teorik ve uygulamalı olarak tanıtmak, günlük hayat problemlerinde bu kavramların nasıl uygulandığını açıklamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Olasılığın temel kuramlarıyla gerçek hayat problemleri çözmek
2	Doğum günü ve piyango problemleri gibi sayma problemlerini anlamak
3	Gerçek hayat problemleri için koşullu olasılık kurallarını anlamak
4	Bağımsızlık kavramını uygulamalarıyla tartışmak
5	Bazı oyunlar için rassal değişkenler ve matematiksel beklenen değer kavramını kullanmak
6	Normal dağılımın ve merkezi limit teoreminin bazı güzel özelliklerini öğrenmek
7	Karar vermek için olasılık kuramını uygulamak

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Olasılık Kavramı.
2	Arabalar, Keçiler ve Örnek Uzayı, Dersin kısa tarihi ve felsefesi, Kesikli Örnek Uzayı: Zar problemi.
3	Sayma problemleri: Doğumgünü ve Piyango problemleri.
4	Alıştırmalar.
5	Koşullu Olasılık: Krallardan mahkumlara bazı koşullu olasılık kuralları.
6	Kralın kardeşi var mıdır , Mahkumun İkilemi Problemi.
7	Bayes Teoremi, Kan testinde Bayes teoremi.
8	Arasınav.
9	Kap( urn) problemleri, Laplace ın ardışıklık kuralı.
10	Uygulamarıyla Bağımsızlık kavramı, olayların bağımsızlığı.
11	Bağımsız olaylarla ilgili ilginç problemler, nadir olaylar.
12	Rassal değişkenler, beklenen değerleri ve oyun hakkında birçok şey, hileli &hilesiz oyunlar.
13	Normal dağılım, Normal dağılımın bazı güzel özellikleri, Merkezi Limit Teoremi, Neden birçok nicelik normal dağılıma yaklaşır
14	Bilgisayarlar ve Olasılık: Karar vermek için olasılık uygulamaları.

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
Richard Isaac, The Pleasures of Probability,. Springer, New York, 1995.
Yardımcı kaynaklar:
Michael M. Woolfson, Everyday Probabılıty And Statistics (Health, Elections,Gambling and War), Imperial College Press, 2008.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, sunum, ödev ve problem çözme.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	FN	Final
2	BNS	BNS	FN * 1
3	BUT	BÜTÜNLEME
4	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	BUT * 1

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavlar ve ödevlerin değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Fakültesi öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://web.deu.edu.tr/fen adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: ozlem.ege@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 58

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	3	39
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	12	1	12
Vize Sınavına Hazırlık	1	24	24
Final Sınavına Hazırlık	1	25	25
Ödev Hazırlama	3	4	12
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			116

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.3	PK.6	PK.10	PK.12
ÖK.1	5	5	4	4	4
ÖK.2	5	5	4	4	4
ÖK.3	5	5	4	4	4
ÖK.4	5	5	4	4	4
ÖK.5	5	5	4	4	4
ÖK.6	5	5	4	4	4
ÖK.7	5	5	4	4	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI