Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
BİL 1014	İstatistiğe Giriş	ZORUNLU	3	0	0	4

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. EMEL KURUOĞLU KANDEMİR

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı öğrencilere tanımlayıcı istatistik ve olasılık hakkında bilgi vermektir. Bu derste, öğrencilerin istatistiği tanımlayabilmesi, verileri sınıflandırabilmesi, merkezi eğilim ve değişim ölçülerini hesaplayabilmesi, tablo ve grafikleri kullanabilmesi, permütasyon, kombinasyon ve olasılık hesaplayabilmesi, kesikli ve sürekli rassal değişkenler için olasılık dağılımlarını elde edebilmesi ve özel olasılık dağılımlarını kullanabilmesi hedeflenmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	İstatistik bilimi ile ilgili temel kavramları tanımlayabilme.
2	Veri türlerini ayırt edebilme.
3	Veri setini özetlemek için kullanılan tanımlayıcı istatistikleri hesaplayabilme. Tablo ve grafikler. Örnek programlar.
4	Olasılık ile ilgili temel kavramları tanımlayabilme ve Temel olasılık hesaplamaları yapabilme.
5	Kesikli ve sürekli rassal değişkenlere ait olasılık fonksiyonlarını kullanarak olasılık hesaplayabilme ve bazı özel dağılımlarını tanımlayabilme.

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
2	Veri Türleri Veri toplama Yöntemleri Nitel Verinin Tanımlanması
3	Nicel Verinin Tanımlanmasında Kullanılan Grafikler Merkezi Eğilim Ölçüleri Uygulamalar
4	Değişim Ölçüleri Göreli Durum Ölçüleri
5	Kombinasyon yöntemleri Uygulamalar (Kod yazımı)
6	Örneklem Uzayları ve Olaylar Birleşim ve Kesişim Kavramları Karşıt olaylar Toplama Kuralı ve Karşılıklı Ayrık Olaylar
7	Bir Olayın Olasılığı Koşullu Olasılık
8	Olasılık Kuralları Koşullu olasılık
9	Bağımsız Olaylar ve Çarpım Kuralı Bayes teoremi
10	Kesikli rassal değişkenler Olasılık Dağılımları
11	Sürekli Rassal Değişkenler Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu
12	Bazı özel kesikli olasılık dağılımları (Binom, Negatif Binom, Geometrik, Hipergeometrik, Poisson)
13	Bazı özel sürekli dağılımlar ( Tekdüze, Normal, Üssel) Uygulamalar
14	Bazı rassal değişkenin beklenen değeri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: 1) Freund, John E., Mathematical Statistics, 5th. Ed.Prentice Hall, 1992.
2) McClave, James T. and Sincich, Terry, Statistics, 8th. Ed., Prentice Hall, 2000.
3) Adil Oğuzhan, Aylin Alın, Deniz İnan, Dilek Altaş, Emel Kuruoğlu Kandemir, Ersin Kıral, Gülin Tabakan, Gülsen Kıral, Handan Yolsal, Latif Öztürk, Nazif Çalış, Özlem Akay, Özlem Türkşen, Özlem Yorulmaz, Seda Şengül, İstatistik (Excel, SPSS, R ve MATLAB Uygulamalı), Nobel Akademik Yayıncılık, ISBN: 978-625-406-758-7, Aralık, 2020.

Yardımcı kaynaklar: 1) Bain, L.J. and Engelhardt, M., Introduction to Probability and Mathematical Statistics, 2nd Ed.,Duxbury Classic Series,1992.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı ve problem çözme.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	FN	Final
3	BNS	BNS	VZ * 0.40 + FN * 0.60
4	BUT	BÜTÜNLEME
5	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	VZ * 0.40 + BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. 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

E-posta: cagin.kandemir@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 95 12
E-posta: emel.kuruoglu@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 95 10

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	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Vize Sınavına Hazırlık	1	15	15
Final Sınavına Hazırlık	1	20	20
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			109

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.10
ÖK.1	4	4	5
ÖK.2	4	4	5
ÖK.3	4	4	5
ÖK.4	4	4	5
ÖK.5	4	4	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI