Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

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	Olasılık ve İstatistik Konularında Örnek Problem Çözme
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
14	Olasılık ve İstatistik Konuları Tekrarı

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Vize, Ödev, Final

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Devam zorunluluğu vardır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DOÇ. DR. İdil YAVUZ
E-posta: idil.yavuz@deu.edu.tr

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	14	2	28
Uygulama	14	2	28
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	1	14
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)			106

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.6	PK.8
ÖK.1	5	3	4
ÖK.2	5	3	4		3
ÖK.3	5	3	4		3
ÖK.4	3	3	4	2	3
ÖK.5	5	3	4	2	3
ÖK.6	3	3	4		3
ÖK.7	3	3	4		3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI