Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
JEF 2319	OLASILIK VE İSTATİSTİK	ZORUNLU	2	1	0	5

Dersi Veren Birim

Jeofizik Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. ELÇİN GÖK

Dersi Alan Birimler

Jeofizik Mühendisliği

Dersin Amacı

Temel olasılık ve istatistik bilgileri ile temel istatistik yöntemleri kullanarak uygulamalar yapmak ve bilgi vermek.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Bilim dallarında karşılaşılan veri türlerini tanıma, sınıflama, frekanslarına göre grafikleyebilme
2	Verilerin merkezsel eğilim ölçülerini (ortalama, mod, medyan, momentler vb. ) bularak birbirlerine göre konumlarını belirleyebilme
3	Belirsizlik durumunda bir olayın sonuçlanma biçimleri hakkında olasılık hesaplayabilme
4	Binom, Poisson, Normal (Gauss) olasılık dağılımlarını hesaplayabilme
5	İki değişken arasındaki ilişkiyi inceleyebilme
6	Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi regresyon analizi ile sorgulayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Genel Giriş, Dersin Amacı, Kaynaklar
2	Veri türleri, İstatistiksel yöntemlere giriş
3	Ortalamalar ve merkez ölçüleri, Ortalama değer etrafındaki saçılmalar
4	Histogramlar ve frekans dağılımları
5	İstatistiksel momentler
6	Olasılık ve olasılık dağılımlarına giriş; Temel kurallar ve hesaplamalar
7	Faktöriyel, permütasyonlar, kombinasyonlar
8	Olasılık Dağılımları
9	Olasılık dağılımları; Binom dağılımı ve örnekler
10	Olasılık dağılımları; Poisson dağılımı, Normal (Gauss) dağılımları ve örnekleri
11	İstatistiksel testler; Ki-Kare ve T-testi ve örnekleri
12	Korelasyon analizi
13	Regresyon Analizi ve örnekler
14	İstatistiksel Karar Teorisi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Kaynaklar:
1. An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python (2023)
Gareth James , Daniela Witten , Trevor Hastie , Robert Tibshirani , Jonathan Taylor
2. Modern Mathematical Statistics with Applications (2021)
Jay L. Devore , Kenneth N. Berk , Matthew A. Carlton
3. Statistical Learning from a Regression Perspective (2020)
Richard A. Berk
4. Probability with Applications in Engineering, Science, and Technology (2017)
Matthew A. Carlton , Jay L. Devore
5. Statistical Analysis and Data Display (2015)
Richard M. Heiberger , Burt Holland
6. A Modern Introduction to Probability and Statistics (2005)
Frederik Michel Dekking , Cornelis Kraaikamp , Hendrik Paul Lopuhaä , Ludolf Erwin Meester

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, ödev, yıl içi ve yılsonu sınavları

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	ODV	Ödev/Proje
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + FN * 0.50
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Arasınav: %30 ( ÖÇ1, ÖÇ2,ÖÇ3 )
Ödev: %20 ( ÖÇ3, ÖÇ4,ÖÇ5,ÖÇ6 )
Yarıyıl sonu sınavı: %50 ( ÖÇ2, ÖÇ3, ÖÇ4, ÖÇ5)

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Ders ve ödevlere katılım sağlanması

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Mühendisliği Bölümü, Tınaztepe Yerleşkesi, Buca-İZMİR
e-mail: elcin.gok@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Cuma:13:00-15:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	2	28
Uygulama	12	1	12
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Vize Sınavına Hazırlık	2	3	6
Final Sınavına Hazırlık	1	4	4
Ödev Hazırlama	10	4	40
Vize Sınavı	1	2	2
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			122

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.4	PK.9
ÖK.1	4	3	2	2
ÖK.2	4	3
ÖK.3	4	4	3
ÖK.4	4	3
ÖK.5	4	4	4	3
ÖK.6	4	4	4	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI