İstatistik ve Olasılığa giriş

İstatistik ve Olasılığa giriş -I (STAT201T)
Ders Detayları
Ders Adı Ders
Kodu
Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS
Saati
Saati
Saati
İstatistik STAT201T Her
ve
İkisi
Olasılığa
giriş -I
3
0
0
3
Ön Koşul Ders(ler)i Yok
Dersin Dili
Türkçe
Dersin Türü
Diğer Bölümlere Verilen Servis Dersleri
Dersin Seviyesi
Lisans
Ders Verilme Şekli
Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Anlatım, Soru-Yanıt, Sorun/Problem Çözme
Öğretme Teknikleri
Dersin
Koordinatörü
5
Dersin
Öğretmen(ler)i
Dersin Asistanı
Dersin Amacı
Verinin sınıflandırılması, özetlenmesi ve anlamlı
hale getirilmesine yönelik bazı yöntemlere ilave
olarak, olasılık kavramı ve bazı temel olasılık
dağılımları konusunda bilgiler vermek
Dersin Eğitim
Çıktıları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Dersin İçeriği
Temel Kavramlar, tablo ve grafikler, Merkezi Eğilim
ve Dağılım Ölçüleri, Olasılık kavramı, Örnek Uzayı,
Koşullu Olasılık ve Bayes Yaklaşımı, Bağımsızlık,
Rastgele Değişken ve Olasılık Fonksiyonu,
Beklenen Değer, Binom ve Normal dağılımlar
• Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1Bir veri setinin nasıl düzenleneceğini bilir 2Merkezi eğilim ve dağılım göstergeleri ile veriyi
özetler 3- Klasik olasılık, permütasyon ve
kombinasyon formülleri ve sayma teknikleri
yardımı ile basit olasılık hesapları yapar 4- Koşullu
olasılık, Bayes yaklaşımı ve bağımsızlık
kavramlarını olasılık problemlerinde kullanır 5Kesikli ve sürekli rastgele değişken arasındaki farkı
anlayarak beklenen değer yaklaşımı ile ortalama
ve standart sapma bulur 6- Binom ve Normal
Olasılık Dağılımların uygulamalarını yapar. .
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta Konular
1
Temel tanımlar, Çokluk
Bölünümleri
Ön Hazırlık
s. 3-5
2
Nispi, Birikimli, Birikimli Nispi
s. 24-28
Çokluk Bölünümleri, Grafikler, Dal
Yaprak Gösterimi
3
Merkezi Eğilim Ölçüleri;
Sınıflanırılmamış / Sınıflandırılmış
Veride Ortalama, Ortanca, Tepe
Değeri
4
Merkezi Dağılım Ölçüleri, Standart S. 93-100
Sapma, Değişim Katsayısı,
Chebyshev Teoremi
5
Olasılık Kavramı, Rastgele Olay,
Rastgele Deney, Örneklem Uzayı
s. 127-130
6
Klasik / Sonradan Olasılık
Tanımları, Sayma Tekniği,
Permütasyon Kombinasyon,
Çarpma Kuralı
s. 135-137
7
Ara Sınav
8
Venn Diyagramları, Kontenjans
Tablosu, Koşullu Olasılık
s. 138-140
9
Bayes Yaklaşımı, İstatistiksel
Bağımsızlık
s. 142-145
10
Rastgele Değişken, Olasılık
Fonksiyonu, Olasılık Dağılım
Tablosu
s. 147-150
11
Beklenen Değer ve Özellikleri,
Ortalama ve Standart Sapma
s. 155-157
12
Binom Dağılımı
s. 167-168
13
Normal Dağılım Özellikleri,
Standart Normal Değişken, Z
tablosu
s. 182-185
14
Normal Dağılıma ilişkin
s. 199-205
Problemler, Z Tablosunun Tersten
Kullanımı
15
Konu Tekrarı
16
Genel Sınav
S. 73-76
Kaynaklar
Ders Kitabı:
1. D.H. Sanders, R. K. Simidt, Statistics, A First Course,
1990
Diğer Kaynaklar: 1. Yrd. Doç. Dr. Burhan ÇİL, ‘ İstatistik’, Tutibay Yay.,
1994
2. Elementary Statistics, A step by step Approach,
Bluman, 2001
Değerlendirme Sistemi
Çalışmalar
Sayı
Katkı Payı
Devam/Katılım
-
-
Laboratuar
-
-
Uygulama
-
-
Alan Çalışması
-
-
Derse Özgü Staj
-
-
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
-
-
Ödevler
2
10
Sunum
-
-
Projeler
-
-
Seminer
-
-
Ara Sınavlar/Ara Juri
2
50
Genel Sınav/Final Juri
1
40
Toplam
5
100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu
Katkısı
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı
Notuna Katkısı
40
Toplam
100
Ders Kategorisi
Temel Meslek
Dersleri
Uzmanlık/Alan
Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim
Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri
Dersleri
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
# Program Yeterlilikleri / Çıktıları
Katkı
Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik lisans programından edindiği ileri düzeydeki
kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak matematik
temelli lisansüstü programlarda, kamu veya özel
sektörde bilimsel çalışma ve araştırma yapmak için
yeterli bilgiye sahip olur.
2 Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri uygun
araç-gereçleri kullanarak ortaöğretime uyarlar ve aktarır.
3 Alanında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak,
matematik veya uygulandığı alanlardaki güncel
problemleri modelleme ve çözüm için gerekli olan
matematiksel yöntemleri seçme, kullanma, geliştirme ve
çözme becerisine sahip olur.
4 Analitik düşünme yeteneğine sahip olur ve sonuç
çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
5 Bilgisayar bilimleriyle ilgili alanlarda çalışabilecek
düzeyde temel yazılım bilgisine ve bilişim teknolojilerini
etkin bir şekilde kullanma becerisine sahip olur.
6 Karar süreçlerinin ihtiyaç duyacağı verileri toplama,
analiz etme, yorumlama ve istatistiksel yöntemleri
kullanabilme becerisine sahip olur.
7 Matematiğin doğrudan veya dolaylı olarak kullanıldığı
alanlarda çalışma yapabilecek düzeyde bilgiye sahip olur
ve yaşam boyu öğrenmenin bilinci ile mesleki bilgi ve
becerilerini yeniler.
8 Matematiğin kullanıldığı alanlarda bireysel olarak veya
takımlarda ekip üyesi olarak sorumluluk alır ve etkin
biçimde çalışma becerisine sahip olur.
9 Matematik veya uygulama alanlarındaki bilgileri
izleyecek ve meslektaşları ile iletişim kuracak düzeyde
İngilizce bilir.
10 Görüş ve düşüncesini nicel ve nitel verilerle
destekleyerek açık ve anlaşılabilir biçimde yazılı ve sözlü
ifade eder, paydaşlarıyla iletişim kurar.
11 Matematik veya uygulama alanları ile ilgili verilerin
toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçların
duyurulması aşamalarında evrensel ve toplumsal
boyutlardaki etkilerini dikkate alan mesleki etik ve
sorumluluk bilincine sahip olur.
ECTS/İş Yükü Tablosu
Aktiviteler
Ders saati (Sınav haftası
dahildir: 16 x toplam ders
saati)
Sayı
Süresi (Saat) Toplam İş
Yükü
16
3
48
16
3
48
2
3
6
Ara Sınavlara/Ara Juriye
Hazırlanma Süresi
2
15
30
Genel Sınava/Genel Juriye
Hazırlanma Süresi
1
20
20
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma
Süresi
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Ödevler
Küçük Sınavlar/Stüdyo
Kritiği
Toplam İş Yükü
152