• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

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 (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ HANİFE TAYLAN SELAMLAR

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Dersin Amacı

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

İlan Edilecektir.

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

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 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.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 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